論文の概要: Topological defects and confinement with machine learning: the case of
monopoles in compact electrodynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09113v2
- Date: Sat, 24 Oct 2020 08:33:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-20 21:50:38.698045
- Title: Topological defects and confinement with machine learning: the case of
monopoles in compact electrodynamics
- Title（参考訳）: 機械学習による位相的欠陥と閉じ込め--小型電磁力学におけるモノポールの場合
- Authors: M. N. Chernodub, Harold Erbin, V. A. Goy, A. V. Molochkov
- Abstract要約: 我々は、閉じ込めと切り離しフェーズを区別するために、モノポール構成のセットでニューラルネットワークを訓練する。
本モデルでは,アルゴリズムに実装された基準に依存する遷移温度を精度良く決定できることを示す。
- 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: We investigate the advantages of machine learning techniques to recognize the
dynamics of topological objects in quantum field theories. We consider the
compact U(1) gauge theory in three spacetime dimensions as the simplest example
of a theory that exhibits confinement and mass gap phenomena generated by
monopoles. We train a neural network with a generated set of monopole
configurations to distinguish between confinement and deconfinement phases,
from which it is possible to determine the deconfinement transition point and
to predict several observables. The model uses a supervised learning approach
and treats the monopole configurations as three-dimensional images (holograms).
We show that the model can determine the transition temperature with accuracy,
which depends on the criteria implemented in the algorithm. More importantly,
we train the neural network with configurations from a single lattice size
before making predictions for configurations from other lattice sizes, from
which a reliable estimation of the critical temperatures are obtained.
- Abstract（参考訳）: 量子場理論におけるトポロジカルオブジェクトのダイナミクスを認識するための機械学習技術の利点について検討する。
3次元の時空次元におけるコンパクトなU(1)ゲージ理論は、モノポールによって生じる閉じ込めと質量ギャップ現象を示す理論の最も単純な例と考える。
我々は,モノポール構成の生成したニューラルネットワークをトレーニングし,閉じ込めと切り離しの位相を区別し,分解遷移点を判定し,いくつかの観測可能点を予測する。
モデルは教師付き学習アプローチを使用し、モノポール構成を3次元画像(ホログラム)として扱う。
本モデルでは,アルゴリズムに実装された基準に依存する遷移温度を精度良く決定できることを示す。
より重要なことに、我々はニューラルネットワークを単一の格子サイズから構成で訓練し、他の格子サイズから構成の予測を行い、そこから臨界温度の信頼性の高い推定を得る。
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