論文の概要: Equivariant flow-based sampling for lattice gauge theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06413v1
• Date: Fri, 13 Mar 2020 17:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 02:23:55.486489
• Title: Equivariant flow-based sampling for lattice gauge theory
• Title（参考訳）: 格子ゲージ理論に対する同変フローに基づくサンプリング
• Authors: Gurtej Kanwar, Michael S. Albergo, Denis Boyda, Kyle Cranmer, Daniel C. Hackett, S\'ebastien Racani\`ere, Danilo Jimenez Rezende, Phiala E. Shanahan
• Abstract要約: 2つの時空次元におけるU(1)ゲージ理論へのこの枠組みの適用を実証する。 パラメータ空間における臨界点の近さは、従来のサンプリング法よりも、トポロジカルな量のサンプリングにおいて桁違いに効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.163463390007617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We define a class of machine-learned flow-based sampling algorithms for lattice gauge theories that are gauge-invariant by construction. We demonstrate the application of this framework to U(1) gauge theory in two spacetime dimensions, and find that near critical points in parameter space the approach is orders of magnitude more efficient at sampling topological quantities than more traditional sampling procedures such as Hybrid Monte Carlo and Heat Bath.
• Abstract（参考訳）: 構築によりゲージ不変である格子ゲージ理論に対する機械学習フローベースサンプリングアルゴリズムのクラスを定義する。 2つの時空次元におけるU(1)ゲージ理論へのこの枠組みの適用を実証し、パラメータ空間におけるほぼ臨界点が、ハイブリッドモンテカルロやヒートバスのような従来のサンプリング手順よりも、トポロジカル量のサンプリングにおいて桁違いに効率的であることを示す。

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