基于叶状结构的量子化与黑洞信息

我们将\cite{Park:2014tia}的基于叶状结构的量子化（foliation-based quantization）方案推广到任意渐近平坦背景，包括依赖于时间和位置的背景。实现这一推广的要素之一是施加诺伊曼型边界条件。该量子化过程，特别是规范固定引起的约化，为黑洞信息悖论提供了新的见解。渐近区域中的超曲面自由度——其动力学应负责部分“毛”——以及各种激发之间的跃迁，在信息的整体表述和所提出的信息悖论解决方案中起核心作用。回顾起来，该量子化方案揭示了信息问题困难的根源：该问题与引力量子化及微妙的边界动力学相连，且其建立与研究需要多层技术。我们还评论了渐近对称性对当前量子化框架的启示。