Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Lattice Quantum Field Theories with Equivariant Continuous Flows

論文の概要: Learning Lattice Quantum Field Theories with Equivariant Continuous Flows

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00283v3
Date: Wed, 20 Dec 2023 14:15:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-21 22:38:09.700162
Title: Learning Lattice Quantum Field Theories with Equivariant Continuous Flows
Title（参考訳）: 等価連続流をもつ格子量子場理論の学習
Authors: Mathis Gerdes, Pim de Haan, Corrado Rainone, Roberto Bondesan, Miranda C. N. Cheng
Abstract要約: 格子場理論の高次元確率分布から抽出する機械学習手法を提案する。提案手法を$phi4$理論で検証し,提案したフローベース手法のサンプリング効率を体系的に上回っていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.124564216461858
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a novel machine learning method for sampling from the high-dimensional probability distributions of Lattice Field Theories, which is based on a single neural ODE layer and incorporates the full symmetries of the problem. We test our model on the $\phi^4$ theory, showing that it systematically outperforms previously proposed flow-based methods in sampling efficiency, and the improvement is especially pronounced for larger lattices. Furthermore, we demonstrate that our model can learn a continuous family of theories at once, and the results of learning can be transferred to larger lattices. Such generalizations further accentuate the advantages of machine learning methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,単一神経ode層を基盤とし,問題の全対称性を包含した格子場理論の高次元確率分布からサンプリングする新しい機械学習手法を提案する。提案したフローベース手法をサンプリング効率で体系的に上回っており,特に大きな格子に対して改善が顕著であることを示す。さらに、我々のモデルは理論の連続的なファミリーを一度に学習できることを示し、学習結果をより大きな格子に転送することができる。このような一般化は、機械学習の利点をさらに強調する。

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