論文の概要: Defect relative entropy in symmetric orbifold CFTs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13782v1
• Date: Sat, 14 Feb 2026 13:59:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.419645
• Title: Defect relative entropy in symmetric orbifold CFTs
• Title（参考訳）: 対称オリフォルドCFTにおける欠陥相対エントロピー
• Authors: Mostafa Ghasemi,
• Abstract要約: 対称積orbifold CFTにおける位相的欠陥間の欠陥相対エントロピーを計算する。 欠陥相対エントロピーはKulback--Leibler の発散に還元されることを示す。 この特徴は、最大分数欠陥は、RCFT欠陥と対称オリフォルド欠陥のある種の積として理解することができることを示唆している。
• 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 work, we compute the defect relative entropy between topological defects in the symmetric product orbifold CFT $\mathrm{Sym}^N(M) = M^{\otimes N}/S_N$. Our analysis covers two distinct classes of defects: universal defects, which realize the $\mathrm{Rep}(S_N)$ non-invertible symmetry, and non-universal defects. We show that the defect relative entropy reduces to a Kullback--Leibler (KL) divergence. The resulting expression decomposes naturally into two contributions: one governed by characters of the symmetric group $S_N$, and the other controlled by modular $S$-matrix elements of the seed RCFT. Remarkably, both sets of data appear as probability distributions, yielding an information-theoretic interpretation of permutation group data and modular data within the symmetric orbifold. The structure of the divergence depends sensitively on the defect class. For universal defects, only the permutation group data contributes; for maximally fractional defects, both permutation and modular data enter and together define the relevant probability distributions. This feature suggests that the maximally fractional defect can be understood as a kind of product of the RCFT defect and the symmetric orbifold defect.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、対称積orbifold CFT $\mathrm{Sym}^N(M) = M^{\otimes N}/S_N$ における位相的欠陥の間の欠陥相対エントロピーを計算する。 普遍的欠陥は$\mathrm{Rep}(S_N)$非可逆対称性と非普遍的欠陥である。 欠陥相対エントロピーはクルバック-リーブラー(KL)の発散に還元されることを示す。 結果の式は自然に2つのコントリビューションに分解される: 1つは対称群$S_N$の文字で、もう1つは種RCFTのモジュラー$S$-行列要素で制御される。 注目すべきは、両方のデータの集合が確率分布として現れ、対称オービフォールド内の置換群データとモジュラーデータの情報理論的な解釈をもたらすことである。 分岐の構造は欠陥クラスに敏感に依存する。 普遍的欠陥に対しては、置換群データのみが寄与し、最大分数的欠陥に対しては、置換とモジュラーデータの両方が入力され、関連する確率分布が定義される。 この特徴は、最大分数欠陥は、RCFT欠陥と対称オリフォルド欠陥のある種の積として理解することができることを示唆している。

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