Aproximación a la gravedad cuántica utilizando el espacio-tiempo discreto
El programa de conjuntos causales es un enfoque de la gravedad cuántica . Sus principios fundadores son que el espacio-tiempo es fundamentalmente discreto (una colección de puntos discretos del espacio-tiempo, llamados elementos del conjunto causal) y que los eventos del espacio-tiempo están relacionados por un orden parcial . Este orden parcial tiene el significado físico de las relaciones de causalidad entre los eventos del espacio-tiempo.
Historia
Durante algunas décadas después de la formulación de la relatividad general , la actitud hacia la geometría lorentziana se dedicó principalmente a comprender sus implicaciones físicas y no se ocupó de cuestiones teóricas. [1] Sin embargo, los primeros intentos de usar la causalidad como punto de partida fueron proporcionados por Hermann Weyl y Hendrik Lorentz . [2] Alfred Robb en dos libros en 1914 y 1936 sugirió un marco axiomático donde la precedencia causal jugó un papel crítico. [1] La primera propuesta explícita de cuantificación de la estructura causal del espacio-tiempo se atribuye a Sumati Surya [1] a EH Kronheimer y Roger Penrose , [3] quienes inventaron los espacios causales para "admitir estructuras que pueden ser muy diferentes de una variedad " . Los espacios causales se definen axiomáticamente, considerando no solo la precedencia causal, sino también la precedencia cronológica.
El programa de conjuntos causales se basa en un teorema [4] de David Malament , que extiende los resultados anteriores de Christopher Zeeman , [5] y de Stephen Hawking , AR King y PJ McCarthy. [6] [1] El teorema de Malament establece que si hay una función biyectiva entre dos espacios-tiempos pasados y futuros que distinguen y que preserva su estructura causal , entonces la función es un isomorfismo conforme . El factor conforme que queda indeterminado está relacionado con el volumen de las regiones en el espacio-tiempo. Este factor de volumen se puede recuperar especificando un elemento de volumen para cada punto del espacio-tiempo. El volumen de una región del espacio-tiempo se puede encontrar entonces contando el número de puntos en esa región.
Los conjuntos causales fueron iniciados por Rafael Sorkin, quien sigue siendo el principal defensor del programa. Ha acuñado el lema "Orden + Número = Geometría" para caracterizar el argumento anterior. El programa proporciona una teoría en la que el espacio-tiempo es fundamentalmente discreto, al tiempo que conserva la invariancia local de Lorentz .
Aunque esta definición utiliza la convención reflexiva, podríamos haber elegido la convención irreflexiva en la que la relación de orden es irreflexiva y asimétrica .
Dado un conjunto causal, podemos preguntarnos si se puede incrustar en una variedad lorentziana . Una incrustación sería una función que tomara elementos del conjunto causal en puntos de la variedad de modo que la relación de orden del conjunto causal coincida con el orden causal de la variedad. Sin embargo, se necesita un criterio adicional antes de que la incrustación sea adecuada. Si, en promedio, el número de elementos del conjunto causal mapeados en una región de la variedad es proporcional al volumen de la región, entonces se dice que la incrustación es fiel . En este caso, podemos considerar que el conjunto causal es "similar a una variedad".
Una conjetura central del programa de conjuntos causales, llamada Hauptvermutung ('conjetura fundamental'), es que el mismo conjunto causal no puede integrarse fielmente en dos espacio-tiempos que no sean similares en grandes escalas.
Es difícil definir esta conjetura con precisión porque es difícil decidir cuándo dos espacio-tiempos son "similares a gran escala". Modelar el espacio-tiempo como un conjunto causal requeriría que limitáramos nuestra atención a aquellos conjuntos causales que son "similares a variedades". Dado un conjunto causal, esta es una propiedad difícil de determinar.
Aspersión
La dificultad de determinar si un conjunto causal puede ser incorporado a una variedad puede ser abordada desde la otra dirección. Podemos crear un conjunto causal al esparcir puntos en una variedad lorentziana. Al esparcir puntos en proporción al volumen de las regiones espacio-temporales y usar las relaciones de orden causal en la variedad para inducir relaciones de orden entre los puntos esparcidos, podemos producir un conjunto causal que (por construcción) pueda ser incorporado fielmente a la variedad.
Para mantener la invariancia de Lorentz, esta dispersión de puntos debe realizarse aleatoriamente mediante un proceso de Poisson . Por lo tanto, la probabilidad de dispersión de puntos en una región de volumen es
¿Dónde está la densidad de la aspersión?
La dispersión de puntos como una red regular no mantendría el número de puntos proporcional al volumen de la región.
Geometría
Algunas construcciones geométricas en variedades se trasladan a conjuntos causales. Al definirlas, debemos recordar que debemos basarnos únicamente en el conjunto causal en sí, no en ningún espacio-tiempo de fondo en el que pueda estar inserto. Para una descripción general de estas construcciones, véase [7] .
Geodésicas
Un vínculo en un conjunto causal es un par de elementos tales que pero sin ningún elemento tal que .
Una cadena es una secuencia de elementos tal que para . La longitud de una cadena es . Si cada uno de los elementos de la cadena forma un eslabón, entonces la cadena se denomina camino .
Podemos utilizar esto para definir la noción de geodésica entre dos elementos de un conjunto causal, siempre que sean comparables en orden, es decir, que estén conectados causalmente (físicamente, esto significa que son similares en el tiempo). Una geodésica entre dos elementos es una cadena que consta únicamente de eslabones tales que
y
La longitud de la cadena, , es máxima en todas las cadenas desde hasta .
En general puede haber más de una geodésica entre dos elementos comparables.
Myrheim [8] fue el primero en sugerir que la longitud de una geodésica de este tipo debería ser directamente proporcional al tiempo propio a lo largo de una geodésica temporal que une los dos puntos del espacio-tiempo. Se han realizado pruebas de esta conjetura utilizando conjuntos causales generados a partir de rociados en espacios-tiempos planos. Se ha demostrado que la proporcionalidad se cumple y se conjetura que también se cumple para rociados en espacios-tiempos curvos.
Estimadores de dimensión
Se ha trabajado mucho en la estimación de la dimensión de la variedad de un conjunto causal. Esto implica algoritmos que utilizan el conjunto causal con el objetivo de dar la dimensión de la variedad en la que se puede insertar fielmente. Los algoritmos desarrollados hasta ahora se basan en encontrar la dimensión de un espacio-tiempo de Minkowski en el que se puede insertar fielmente el conjunto causal.
Dimensión de Myrheim-Meyer
Este enfoque se basa en la estimación del número de cadenas de longitud presentes en una dispersión en el espacio-tiempo de Minkowski de dimensión 1. Contar el número de cadenas de longitud 1 en el conjunto causal permite entonces realizar una estimación de .
Dimensión de escala de punto medio
Este enfoque se basa en la relación entre el tiempo propio entre dos puntos del espacio-tiempo de Minkowski y el volumen del intervalo de espacio-tiempo entre ellos. Calculando la longitud máxima de la cadena (para estimar el tiempo propio) entre dos puntos y contando el número de elementos de manera que (para estimar el volumen del intervalo de espacio-tiempo) se pueda calcular la dimensión del espacio-tiempo.
Estos estimadores deberían dar la dimensión correcta para los conjuntos causales generados por rociados de alta densidad en el espacio-tiempo de Minkowski de dimensión dimensional. Las pruebas en espacios-tiempos conformemente planos [9] han demostrado que estos dos métodos son precisos.
Dinámica
Una tarea en curso es desarrollar la dinámica correcta para los conjuntos causales. Estas proporcionarían un conjunto de reglas que determinarían qué conjuntos causales corresponden a espacios-tiempos físicamente realistas. El enfoque más popular para desarrollar dinámicas de conjuntos causales se basa en la versión de suma sobre historias de la mecánica cuántica . Este enfoque realizaría una suma sobre conjuntos causales haciendo crecer un conjunto causal un elemento a la vez. Los elementos se agregarían de acuerdo con las reglas de la mecánica cuántica y la interferencia aseguraría que un gran espacio-tiempo similar a una variedad dominaría las contribuciones. El mejor modelo para la dinámica en este momento es un modelo clásico en el que los elementos se agregan de acuerdo con las probabilidades. Este modelo, debido a David Rideout y Rafael Sorkin , se conoce como dinámica de crecimiento secuencial clásico (CSG). [10] El modelo de crecimiento secuencial clásico es una forma de generar conjuntos causales agregando nuevos elementos uno tras otro. Se especifican reglas para cómo se agregan nuevos elementos y, dependiendo de los parámetros en el modelo, resultan diferentes conjuntos causales.
En analogía con la formulación de la integral de trayectorias de la mecánica cuántica, un enfoque para desarrollar una dinámica cuántica para conjuntos causales ha sido aplicar un principio de acción en el enfoque de suma sobre conjuntos causales. Sorkin ha propuesto un análogo discreto para el d'Alembertiano , que a su vez puede usarse para definir el escalar de curvatura de Ricci y, por lo tanto, la acción de Benincasa-Dowker sobre un conjunto causal. [11] [12] Las simulaciones de Montecarlo han proporcionado evidencia de una fase continua en 2D utilizando la acción de Benincasa-Dowker. [13]
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Lectura adicional
Introducción y reseñas
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Enlaces externos
El enfoque de los conjuntos causales para la gravedad cuántica: un artículo de revisión de Joe Henson sobre los conjuntos causales
El espacio-tiempo como conjunto causal: uno de los primeros artículos de Luca Bombelli, Joohan Lee, David Meyer y Rafael D. Sorkin
Geometría a partir del orden: conjuntos causales - artículo no técnico de Rafael D. Sorkin en Einstein Online
Número de enfoque: El enfoque del conjunto causal para la gravedad cuántica Gravedad clásica y cuántica Vol. 35, 2018