論文の概要: Flow-based sampling for multimodal distributions in lattice field theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00734v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 20:22:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 12:42:11.475863
• Title: Flow-based sampling for multimodal distributions in lattice field theory
• Title（参考訳）: 格子場理論におけるマルチモーダル分布のフローベースサンプリング
• Authors: Daniel C. Hackett, Chung-Chun Hsieh, Michael S. Albergo, Denis Boyda, Jiunn-Wei Chen, Kai-Feng Chen, Kyle Cranmer, Gurtej Kanwar, and Phiala E. Shanahan
• Abstract要約: 複数の分離モードを持つターゲットのフローモデルを構築するための一連の手法を提案する。 二次元実スカラー場理論のモデル化へのこれらの手法の適用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0631812650826085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent results have demonstrated that samplers constructed with flow-based generative models are a promising new approach for configuration generation in lattice field theory. In this paper, we present a set of methods to construct flow models for targets with multiple separated modes (i.e. theories with multiple vacua). We demonstrate the application of these methods to modeling two-dimensional real scalar field theory in its symmetry-broken phase. In this context we investigate the performance of different flow-based sampling algorithms, including a composite sampling algorithm where flow-based proposals are occasionally augmented by applying updates using traditional algorithms like HMC.
• Abstract（参考訳）: 近年,フローベース生成モデルを用いたサンプルは格子場理論における構成生成に有望な新しいアプローチであることが示された。 本稿では,複数の分離モードを持つターゲットのフローモデルを構築するための一連の手法を提案する。 複数の空白を持つ理論)。 これらの手法を2次元実スカラー場理論の対称性-ブローク位相におけるモデリングに応用する。 本研究では,HMCのような従来のアルゴリズムを用いて,フローベース提案を時として拡張する複合サンプリングアルゴリズムを含む,異なるフローベースサンプリングアルゴリズムの性能について検討する。

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