如何驯服(黑洞)鞍点:来自洛伦兹引力路径积分的经验教训
高能物理 - 理论
2026-04-23 v2 广义相对论与量子宇宙学
摘要
我们解决了与AdS爱因斯坦-麦克斯韦配分函数(反参数)相关的谜题。由于电荷是量子化的,配分函数的半经典极限预计由通过将相关电荷化学势偏移(以相应电荷量子为单位)得到的复黑洞解的和给出。然而,对所有此类鞍点的求和在任何有限值处都会发散。因此,我们考虑将该配分函数定义为在包含特定锥形奇点的 Lorentz-时序度量空间上的积分。Picard-Lefshetz 分析表明,只有有限子集的鞍点在有限处贡献于我们的积分,从而保证了此类鞍点之和的收敛。低温极限仍然与对所有鞍点的求和相关联,这些鞍点(当时)接近通常的大实数欧几里得黑洞。我们还分析了在由固定角速度(可偏移)定义的 BTZ 无电荷黑洞配分函数。在这种情况下,在所有值处我们发现所有鞍点都有贡献且鞍点之和收敛。我们还简要评论了所谓KSW 条件在此情境下的似乎缺乏实用性。
引用
@article{arxiv.2603.24681,
title = {How to tame your (black hole) saddles: Lessons from the Lorentzian Gravitational Path Integral},
author = {Maciej Kolanowski and Donald Marolf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.24681},
year = {2026}
}
备注
33 pages, 10 figures