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。

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