論文の概要: Aspects of scaling and scalability for flow-based sampling of lattice
QCD
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07541v1
- Date: Mon, 14 Nov 2022 17:07:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 21:39:13.956599
- Title: Aspects of scaling and scalability for flow-based sampling of lattice
QCD
- Title（参考訳）: 格子QCDのフローベースサンプリングにおけるスケーリングとスケーラビリティの側面
- Authors: Ryan Abbott, Michael S. Albergo, Aleksandar Botev, Denis Boyda, Kyle
Cranmer, Daniel C. Hackett, Alexander G. D. G. Matthews, S\'ebastien
Racani\`ere, Ali Razavi, Danilo J. Rezende, Fernando Romero-L\'opez, Phiala
E. Shanahan, Julian M. Urban
- Abstract要約: 格子場理論におけるサンプリングへの機械学習正規化流れの最近の応用は、そのような手法が臨界減速と位相凍結を緩和できる可能性を示唆している。
最先端の格子量子色力学計算に適用できるかどうかはまだ定かではない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 137.23107300589385
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent applications of machine-learned normalizing flows to sampling in
lattice field theory suggest that such methods may be able to mitigate critical
slowing down and topological freezing. However, these demonstrations have been
at the scale of toy models, and it remains to be determined whether they can be
applied to state-of-the-art lattice quantum chromodynamics calculations.
Assessing the viability of sampling algorithms for lattice field theory at
scale has traditionally been accomplished using simple cost scaling laws, but
as we discuss in this work, their utility is limited for flow-based approaches.
We conclude that flow-based approaches to sampling are better thought of as a
broad family of algorithms with different scaling properties, and that
scalability must be assessed experimentally.
- Abstract（参考訳）: 格子場理論におけるサンプリングへの機械学習正規化流れの最近の応用は、そのような手法が臨界減速と位相凍結を緩和できる可能性を示唆している。
しかし、これらの実演はおもちゃの模型のスケールであり、それが最先端の格子量子色力学計算に応用できるかどうかは定かではない。
格子場理論におけるサンプリングアルゴリズムの実用性の評価は、従来、単純なコストスケーリング則を用いて行われてきたが、本研究で議論されるように、その有用性はフローベースのアプローチに限定されている。
サンプリングに対するフローベースのアプローチは、異なるスケーリング特性を持つ幅広いアルゴリズムのファミリーとしてより良く考えられ、スケーラビリティを実験的に評価する必要があると結論づけた。
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