Fugu-MT 論文翻訳(概要): Introduction to Normalizing Flows for Lattice Field Theory

論文の概要: Introduction to Normalizing Flows for Lattice Field Theory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08176v1
Date: Wed, 20 Jan 2021 15:16:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-22 05:20:26.921530
Title: Introduction to Normalizing Flows for Lattice Field Theory
Title（参考訳）: 格子場理論のための正規化フロー入門
Authors: Michael S. Albergo, Denis Boyda, Daniel C. Hackett, Gurtej Kanwar, Kyle Cranmer, S\'ebastien Racani\`ere, Danilo Jimenez Rezende, Phiala E. Shanahan
Abstract要約: 本チュートリアルでは,正規化フローとして知られる機械学習モデルのクラスを用いて,格子場理論のボルツマン分布をサンプリングする方法を示す。この枠組みを格子スカラー場理論およびU(1)ゲージ理論に適用し、後者へのフローベースアプローチにおいてゲージ対称性を明示的に符号化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.22624862298982
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This notebook tutorial demonstrates a method for sampling Boltzmann distributions of lattice field theories using a class of machine learning models known as normalizing flows. The ideas and approaches proposed in arXiv:1904.12072, arXiv:2002.02428, and arXiv:2003.06413 are reviewed and a concrete implementation of the framework is presented. We apply this framework to a lattice scalar field theory and to U(1) gauge theory, explicitly encoding gauge symmetries in the flow-based approach to the latter. This presentation is intended to be interactive and working with the attached Jupyter notebook is recommended.
Abstract（参考訳）: 本チュートリアルでは,正規化フローとして知られる機械学習モデルのクラスを用いて,格子場理論のボルツマン分布をサンプリングする方法を示す。 arXiv:1904.12072, arXiv:2002.02428, arXiv:2003.06413で提案された考え方とアプローチを概観し, 具体的な実装について述べる。この枠組みを格子スカラー場理論およびU(1)ゲージ理論に適用し、後者へのフローベースアプローチにおいてゲージ対称性を明示的に符号化する。このプレゼンテーションはインタラクティブで、付属のjupyterノートブックで作業することが推奨されている。