已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Emergent Einstein Equation in p -adic Conformal Field Theory Tensor Networks

共形映射 张量(固有定义) 爱因斯坦场方程 黎曼曲率张量 数学物理 曲率 物理 韦尔张量 爱因斯坦 数学 几何学
作者
Lin Chen,Xirong Liu,Ling-Yan Hung
出处
期刊:Physical Review Letters [American Physical Society]
卷期号:127 (22) 被引量:15
标识
DOI:10.1103/physrevlett.127.221602
摘要

We take the tensor network describing explicit p-adic conformal field theory partition functions proposed in [L.-Y. Hung et al., J. High Energy Phys. 04 (2019) 170JHEPFG1029-847910.1007/JHEP04(2019)170], and consider boundary conditions of the network describing a deformed Bruhat-Tits (BT) tree geometry. We demonstrate that this geometry satisfies an emergent graph Einstein equation in a unique way that is consistent with the bulk effective matter action encoding the same correlation function as the tensor network, at least in the perturbative limit order by order away from the pure BT tree. Moreover, the (perturbative) definition of the graph curvature in the mathematics [Y. Lin and S.-T. Yau, Tohoku Math. J. 63, 605 (2011)TOMJAM0040-873510.2748/tmj/1325886283; Y. Ollivier, J. Funct. Anal. 256, 810 (2009)JFUAAW0022-123610.1016/j.jfa.2008.11.001] and physics [S. S. Gubser et al., J. High Energy Phys. 06 (2017) 157JHEPFG1029-847910.1007/JHEP06(2017)157] literature naturally emerges from the consistency requirements of the emergent Einstein equation. This could provide new insights into the understanding of gravitational dynamics potentially encoded in more general tensor networks.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
WYH完成签到,获得积分10
刚刚
毛果完成签到,获得积分10
1秒前
婷婷婷完成签到 ,获得积分10
1秒前
2秒前
钟昊完成签到,获得积分10
2秒前
搜集达人应助方方采纳,获得10
3秒前
dakui完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
sunny发布了新的文献求助10
6秒前
夜莺夜莺发布了新的文献求助10
6秒前
能谱曲线发布了新的文献求助10
7秒前
SciGPT应助伶俐的曼文采纳,获得10
7秒前
cxjykxc完成签到,获得积分10
9秒前
CodeCraft应助sunny采纳,获得10
9秒前
芋头发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
英俊的铭应助tds采纳,获得10
11秒前
Tara完成签到 ,获得积分10
13秒前
深情安青应助nirsolo采纳,获得10
13秒前
13秒前
王红红发布了新的文献求助10
14秒前
CikY完成签到,获得积分10
14秒前
lai123发布了新的文献求助10
15秒前
20秒前
科研完成签到,获得积分10
20秒前
方方发布了新的文献求助10
20秒前
michaelxia完成签到,获得积分10
23秒前
25秒前
王红红完成签到,获得积分10
25秒前
26秒前
大米发布了新的文献求助10
26秒前
cbs完成签到 ,获得积分10
26秒前
1点点发布了新的文献求助10
26秒前
houyidan完成签到,获得积分10
26秒前
30秒前
30秒前
橙橙橙发布了新的文献求助10
31秒前
32秒前
32秒前
33秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Fundamentals of Strain Psychology 800
The SAGE Dictionary of Qualitative Inquiry 610
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6344201
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8159024
关于积分的说明 17155354
捐赠科研通 5400267
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2860379
邀请新用户注册赠送积分活动 1838382
关于科研通互助平台的介绍 1687901