論文の概要: Machine-learning physics from unphysics: Finding deconfinement
temperature in lattice Yang-Mills theories from outside the scaling window
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10971v2
- Date: Sat, 24 Oct 2020 07:53:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 17:04:23.696802
- Title: Machine-learning physics from unphysics: Finding deconfinement
temperature in lattice Yang-Mills theories from outside the scaling window
- Title（参考訳）: 不物理からの機械学習物理:スケーリング窓の外から格子ヤン・ミルズ理論の分解温度を求める
- Authors: D.L. Boyda, M.N. Chernodub, N.V. Gerasimeniuk, V.A. Goy, S.D.
Liubimov, A.V. Molochkov
- Abstract要約: 格子ゲージ理論の臨界挙動に応用した機械学習技術について検討する。
入力として格子パラメータの非物理値でゲージ場の格子構成を訓練したニューラルネットワークがゲージ不変関数を構築することを発見した。
- 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 study the machine learning techniques applied to the lattice gauge
theory's critical behavior, particularly to the confinement/deconfinement phase
transition in the SU(2) and SU(3) gauge theories. We find that the neural
network, trained on lattice configurations of gauge fields at an unphysical
value of the lattice parameters as an input, builds up a gauge-invariant
function, and finds correlations with the target observable that is valid in
the physical region of the parameter space. In particular, if the algorithm
aimed to predict the Polyakov loop as the deconfining order parameter, it
builds a trace of the gauge group matrices along a closed loop in the time
direction. As a result, the neural network, trained at one unphysical value of
the lattice coupling $\beta$ predicts the order parameter in the whole region
of the $\beta$ values with good precision. We thus demonstrate that the machine
learning techniques may be used as a numerical analog of the analytical
continuation from easily accessible but physically uninteresting regions of the
coupling space to the interesting but potentially not accessible regions.
- Abstract（参考訳）: 格子ゲージ理論の臨界挙動,特にSU(2)およびSU(3)ゲージ理論における閉じ込め/分解相転移に応用する機械学習技術について検討する。
入力として格子パラメータの非物理的値におけるゲージ場の格子構成に基づいてトレーニングされたニューラルネットワークがゲージ不変関数を構築し,パラメータ空間の物理領域で有効な目標観測値との相関関係を求める。
特に、ポリアコフループを分解順序パラメータとして予測することを目的としたアルゴリズムでは、時間方向の閉ループに沿ってゲージ群行列のトレースを構築する。
その結果、格子結合の1つの非物理的値である$\beta$でトレーニングされたニューラルネットワークは、$\beta$値の領域全体の順序パラメータを精度良く予測する。
したがって,機械学習手法は,結合空間の容易だが物理的に興味をそそらない領域から興味をそそらない領域への解析継続の数値的類似物として用いることができることを示す。
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