오픈뉴스백과
오늘의 이슈홈라이브뉴스ONP 브리핑
뉴스로 배우기커뮤니티회사학술과학정부용어사전피드 제보내 편향
...

오픈뉴스백과

집단지성 기반 뉴스 검증 플랫폼. 다양한 시각으로 뉴스를 이해합니다.

서비스

오늘의 이슈홈라이브뉴스정부과학학술용어사전소개

법적 고지

개인정보처리방침이용약관콘텐츠 이용 안내

문의

문의하기

본 플랫폼에서 제공하는 뉴스 콘텐츠의 저작권은 각 언론사에 있으며, 무단 복제 및 배포를 금지합니다.

RSS 피드를 통해 수집된 콘텐츠는 각 원저작자의 라이선스 조건을 따릅니다. 오픈 라이선스(CC-BY 등) 콘텐츠는 해당 라이선스에 따라 출처를 표기합니다.

오픈뉴스백과는 뉴스 집계 및 검증 플랫폼으로, 개별 기사의 내용에 대한 책임은 해당 언론사에 있습니다.

이용자가 작성한 피드백, 팩트체크, 독자 제보 등의 콘텐츠에 대한 책임은 해당 작성자에게 있습니다.

콘텐츠 제거·정정이 필요하시면 문의하기에 남겨 주세요.

© 2026 오픈뉴스백과 (OpenNewsPedia). All rights reserved.

뉴스 목록
미디어 커버리지1건1개 미디어
arXiv Math
학술
기타

Discrete holography and density of states in the crossover from hyperbolic to Euclidean lattices

arXiv Math
CC BY
이 매체는 공공·자유 라이선스로 본문을 직접 표시합니다.

Abstract

We study tight-binding models in the crossover from hyperbolic to Euclidean lattices, realized through the successive insertion of Euclidean defects into hyperbolic lattices.

We analyze how the holographic two-point boundary correlation function and bulk density of states evolve as defects are gradually introduced.

We find that bulk properties are strongly affected by the presence of Euclidean defects, whereas boundary observables remain remarkably robust even at high defect fractions.

This robustness indicates that essential features of boundary physics on hyperbolic lattices, which capture aspects of anti de-Sitter/conformal field theory (AdS/CFT)-like dualities in discrete systems, can be reproduced both experimentally and numerically without requiring perfectly hyperbolic lattices, thereby reducing the system size needed for implementation.

전문 보기

이 뉴스, 어떠셨어요?

탭 한 번으로 반응 · 로그인 불필요

관련 뉴스

관련 뉴스 제보는 로그인 후 가능합니다.

'research' 카테고리 뉴스

Rater State Bias in RLHF Preference Data: An Audit Framework

arXiv CS.AI

Design and Validation of a Lightweight 1D CNN for Affective Touch Classification in Soft Plush Companions

arXiv CS.AI

Some Large Language Models Exhibit Consistent Risk Attitudes

arXiv CS.AI

arXiv의 다른 기사

Deterministic Replay for AI Agent Systems

arXiv CS.AI

Generative Ontology Induction: Domain-Agnostic Schema Discovery from Document Corpora Using Large Language Models

arXiv CS.AI

Democratizing AI with Small Language Models: Structured Benchmarking and Parameter-Efficient Fine-Tuning for Local Deployment

arXiv CS.AI

피드백

피드백을 남기려면 로그인해 주세요.