論文の概要: Chaos exponents of SYK traversable wormholes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10759v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 18:41:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 06:46:45.361967
- Title: Chaos exponents of SYK traversable wormholes
- Title（参考訳）: SYKトラバース可能なワームホールのカオス指数
- Authors: Tomoki Nosaka and Tokiro Numasawa
- Abstract要約: 時間外4点関数の指数的成長速度であるカオス指数を2つの結合SYKモデルで検討した。
温度が低下するにつれて、カオス指数は相転移の臨界温度で普遍的な2pi/beta$の値から不連続な降下を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we study the chaos exponent, the exponential growth rate of the
out-of-time-ordered four point functions, in a two coupled SYK models which
exhibits a first order phase transition between the high temperature black hole
phase and the low temperature gapped phase interpreted as a traversable
wormhole. We see that as the temperature decreases the chaos exponent exhibits
a discontinuous fall-off from the value of order the universal bound
$2\pi/\beta$ at the critical temperature of the phase transition, which is
consistent with the expected relation between black holes and strong chaos.
Interestingly, the chaos exponent is small but non-zero even in the wormhole
phase. This is surprising but consistent with the observation on the decay rate
of the two point function [arXiv:2003.03916], and we found the chaos exponent
and the decay rate indeed obey the same temperature dependence in this regime.
We also studied the chaos exponent of a closely related model with single SYK
term, and found that the chaos exponent of this model is always greater than
that of the two coupled model in the entire parameter space.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 高温ブラックホール相と, ワームホールと解釈される低温間隙相との間の第1次相転移を示す2つの結合SYKモデルにおいて, 時間外4点関数の指数的成長速度であるカオス指数について検討する。
温度が低下するにつれて、カオス指数は、ブラックホールと強いカオスの間の期待される関係と一致する相転移臨界温度において、普遍的な2.pi/\beta$の値から不連続な降下を示す。
興味深いことに、カオス指数はワームホール相でも小さいがゼロではない。
これは, 2点関数の崩壊速度(arXiv:2003.03916]の観測と一致しているが, カオス指数と崩壊速度は, 実際に同じ温度依存性を持つことがわかった。
また、1つのSYK項の近縁モデルのカオス指数について検討し、このモデルのカオス指数がパラメータ空間全体の2つの結合モデルのカオス指数よりも常に大きいことを発見した。
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