論文の概要: Flow-based sampling for multimodal and extended-mode distributions in lattice field theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00734v2
- Date: Sat, 15 Feb 2025 00:34:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 15:38:29.352888
- Title: Flow-based sampling for multimodal and extended-mode distributions in lattice field theory
- Title（参考訳）: 格子場理論における多モードおよび拡張モード分布のフローベースサンプリング
- Authors: Daniel C. Hackett, Chung-Chun Hsieh, Sahil Pontula, Michael S. Albergo, Denis Boyda, Jiunn-Wei Chen, Kai-Feng Chen, Kyle Cranmer, Gurtej Kanwar, 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トレーニングおよびアーキテクチャに基づく一連の手法を提案する。
これらの手法の2次元実・複素スカラー場理論のモデル化への応用を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9492325196180715
- 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 training- and architecture-based methods to construct flow models for targets with multiple separated modes (i.e.~vacua) as well as targets with extended/continuous modes. We demonstrate the application of these methods to modeling two-dimensional real and complex scalar field theories in their symmetry-broken phases. In this context we investigate 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 (~vacua) を持つターゲットと,拡張/連続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,トレーニングおよびアーキテクチャに基づく一連の手法を提案する。
これらの手法の対称性破壊相における2次元実および複素スカラー場理論のモデル化への応用を実証する。
この文脈では,HMCのような従来のアルゴリズムを用いて更新を適用することで,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について検討する。
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