Generalised Symmetries and Swampland-Type Constraints from Charge Quantisation via Rational Homotopy Theory

Auteurs : Luigi Alfonsi, Hyungrok Kim, William G. A. Luciani

42 pages

Résumé : Sati and Schreiber [arXiv:2402.18473, arXiv:2512.12431] have proposed that charge quantisation in quantum field theory and string theory is governed by a homotopy type $\mathcal A$. We provide a refinement of this postulate, incorporating other currents including matter, connecting it to adjustments in higher gauge theory and providing a prescription for determining $\mathcal A$, and show that, while the homotopy groups of $\mathcal A$ classify the possible brane charges, the homology groups of $\mathcal A$ classify the invertible higher-form symmetries. Furthermore, we show that the charge-quantisation postulate implies a number of non-trivial constraints on quantum field theories similar to those implied by swampland conjectures; in particular, it rules out noncompact gauge groups and one-form field strengths that form a non-nilpotent Lie algebra. Finally, we argue that for theories of quantum gravity the space $\mathcal A$ must be contractible, in accordance with the swampland conjectures on the absence of global generalised symmetries and the completeness of the spectrum of charges, and explain how this explicitly arises in the case of Type I string theory.

Soumis à arXiv le 24 Avr. 2026

Explorez l'arbre d'article

Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel

Accédez également à nos Résumés, ou posez des questions sur cet article à notre Assistant IA.

Recherchez des articles similaires (en version bêta)

En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.