論文の概要: Counting Phases and Faces Using Bayesian Thermodynamic Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07494v1
• Date: Wed, 18 May 2022 17:11:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-12 17:55:21.473665
• Title: Counting Phases and Faces Using Bayesian Thermodynamic Integration
• Title（参考訳）: ベイズ熱力学積分を用いた数え上げ位相と面
• Authors: Alexander Lobashev, Mikhail V. Tamm
• Abstract要約: 本稿では,2パラメータ統計力学系における熱力学関数と位相境界の再構成手法を提案する。 提案手法を用いて,IsingモデルとTASEPの分割関数と位相図を正確に再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new approach to reconstruction of the thermodynamic functions and phase boundaries in two-parametric statistical mechanics systems. Our method is based on expressing the Fisher metric in terms of the posterior distributions over a space of external parameters and approximating the metric field by a Hessian of a convex function. We use the proposed approach to accurately reconstruct the partition functions and phase diagrams of the Ising model and the exactly solvable non-equilibrium TASEP without any a priori knowledge about microscopic rules of the models. We also demonstrate how our approach can be used to visualize the latent space of StyleGAN models and evaluate the variability of the generated images.
• Abstract（参考訳）: 2パラメトリック統計力学系における熱力学的関数と位相境界の再構成に新たなアプローチを導入する。 本手法は,外部パラメータの空間上の後方分布の観点でフィッシャー計量を表現し,凸関数のヘッシアンによって距離場を近似するものである。 提案手法は,イジングモデルの分割関数と位相図と,モデルの微視的規則に関する事前知識を必要とせず,完全可解な非平衡 tasep を正確に再構成するものである。 また,本手法を用いて,StyleGANモデルの潜伏空間を可視化し,生成した画像の変動性を評価する。

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