非线性sigma模型中的高阶树级幅度

我们介绍了适用于具有任意数量香料的手性非线性sigma模型的香料排序方法的一般化。 我们使用扩展的拉格朗日式，其项包含按幂计数层次结构组织的任意数量的导数。 该方法允许在树级进行图表计算，并且在功率计数中可以以任意顺序使用任意数量的分支。 使用该方法的自动化实现，我们可以计算出振幅，范围从领先的12个支路O $$ \ mathcal {O} $$（p 2）到下一个到下一个到6个支路 领先订单，O $$ \ mathcal {O} $$（p 8）。 除此之外，我们将非线性sigma模型中振幅的一些属性推广到更高阶。 其中包括双重软限制和去除幅度的唯一性。