論文の概要: Classifying topological sector via machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12410v1
• Date: Sat, 28 Dec 2019 06:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 13:02:10.393635
• Title: Classifying topological sector via machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるトポロジカルセクタの分類
• Authors: Masakiyo Kitazawa, Takuya Matsumoto, Yasuhiro Kohno
• Abstract要約: 真空中におけるSU(3)Yang-Mills理論におけるゲージ構成のトポロジカルチャージ$Q$の推定に機械学習手法を用いる。 トレーニングされたニューラルネットワークは, トポロジカル電荷密度から, 高精度に, 短時間で$Q$を推定できることがわかった。
• 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: We employ a machine learning technique for an estimate of the topological charge $Q$ of gauge configurations in SU(3) Yang-Mills theory in vacuum. As a first trial, we feed the four-dimensional topological charge density with and without smoothing into the convolutional neural network and train it to estimate the value of $Q$. We find that the trained neural network can estimate the value of $Q$ from the topological charge density at small flow time with high accuracy. Next, we perform the dimensional reduction of the input data as a preprocessing and analyze lower dimensional data by the neural network. We find that the accuracy of the neural network does not have statistically-significant dependence on the dimension of the input data. From this result we argue that the neural network does not find characteristic features responsible for the determination of $Q$ in the higher dimensional space.
• Abstract（参考訳）: 真空中におけるSU(3)Yang-Mills理論におけるゲージ構成のトポロジカルチャージ$Q$の推定に機械学習手法を用いる。 最初の実験では、畳み込みニューラルネットワークに平滑化せずに4次元の位相電荷密度を供給し、それを訓練してq$を推定する。 トレーニングされたニューラルネットワークは, トポロジカル電荷密度から, 精度の高い小さな流速で$Q$を推定できることがわかった。 次に,前処理として入力データの次元削減を行い,ニューラルネットワークによる低次元データの解析を行う。 ニューラルネットワークの精度は、入力データの次元に統計的に重要な依存を持たないことがわかった。 この結果から、ニューラルネットワークは高次元空間における$q$の決定に寄与する特徴的特徴を見出さないと主張する。

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