Inference of boundaries in causal sets
Inference of boundaries in causal sets
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因果集中边界的推断
DOI：
10.1088/1361-6382/aaadc4
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发表时间：
2018
影响因子：
3.5
通讯作者：
Cunningham, William J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cunningham, William J
本文研究了（1+ 1）维Minkowski时空中因果集的外在几何.嵌入空间中边界的性质不仅可以用来度量可观测量，还可以通过离散化的Gibbons-Hawking-约克边界项来补充配分函数中的离散作用量。我们定义了几种方法来表示因果集使用重叠的子集，然后让我们能够区分零和非零边界超曲面的嵌入空间。我们讨论算法来区分不同类型的区域，考虑当这些区别是可能的，然后将算法应用到几个时空区域。数值结果表明，类时边界的体积可以测量到0.5%的精度内的平面边界和10%的精度内的高度弯曲的边界的中等大小的因果集N= 214时空元素。
We investigate the extrinsic geometry of causal sets in (1+ 1)-dimensional Minkowski spacetime. The properties of boundaries in an embedding space can be used not only to measure observables, but also to supplement the discrete action in the partition function via discretized Gibbons–Hawking–York boundary terms. We define several ways to represent a causal set using overlapping subsets, which then allows us to distinguish between null and nonnull bounding hypersurfaces in an embedding space. We discuss algorithms to differentiate between different types of regions, consider when these distinctions are possible, and then apply the algorithms to several spacetime regions. Numerical results indicate the volumes of timelike boundaries can be measured to within 0.5% accuracy for flat boundaries and within 10% accuracy for highly curved boundaries for medium-sized causal sets with N= 214 spacetime elements.
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