論文の概要: Deep reinforcement learning for complex evaluation of one-loop diagrams in quantum field theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12322v1
• Date: Fri, 27 Dec 2019 19:45:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 23:07:56.301896
• Title: Deep reinforcement learning for complex evaluation of one-loop diagrams in quantum field theory
• Title（参考訳）: 量子場理論における1ループ図形の複素評価のための深部強化学習
• Authors: Andreas Windisch, Thomas Gallien, Christopher Schwarzlmueller
• Abstract要約: 量子場理論において, 1ループダイアグラムで遭遇する積分の数値解析的連続化を可能にする手法を提案する。 我々は、必要な輪郭変形を行うために強化学習エージェントを訓練する。 本研究は,非摂動2点関数の計算に使用される反復的数値的アプローチにエージェントを配置する際の大きな可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present a novel technique based on deep reinforcement learning that allows for numerical analytic continuation of integrals that are often encountered in one-loop diagrams in quantum field theory. In order to extract certain quantities of two-point functions, such as spectral densities, mass poles or multi-particle thresholds, it is necessary to perform an analytic continuation of the correlator in question. At one-loop level in Euclidean space, this results in the necessity to deform the integration contour of the loop integral in the complex plane of the square of the loop momentum, in order to avoid non-analyticities in the integration plane. Using a toy model for which an exact solution is known, we train a reinforcement learning agent to perform the required contour deformations. Our study shows great promise for an agent to be deployed in iterative numerical approaches used to compute non-perturbative 2-point functions, such as the quark propagator Dyson-Schwinger equation, or more generally, Fredholm equations of the second kind, in the complex domain.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子場理論における一ループ図でよく見られる積分の数値解析的連続化を可能にする,深層強化学習に基づく新しい手法を提案する。 スペクトル密度や質量極,多粒子しきい値など,特定の2点関数を抽出するためには,コレレータの解析的継続を行う必要がある。 ユークリッド空間の1ループレベルでは、これはループ運動量の二乗の複素平面におけるループ積分の積分輪郭を変形させ、積分平面の非解析性を避ける必要がある。 厳密な解法が知られている玩具モデルを用いて,強化学習エージェントを訓練し,必要な輪郭変形を行う。 本研究は、クォークプロパゲータ・ダイソン・シュウィンガー方程式やより一般的には第二種類のフレドホルム方程式のような非摂動的2点関数を複素領域で計算するために用いられる反復的な数値的アプローチでエージェントが展開されるという大きな期待を示す。

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