論文の概要: Machine learning a fixed point action for SU(3) gauge theory with a gauge equivariant convolutional neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06481v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 10:03:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 21:20:00.465751
• Title: Machine learning a fixed point action for SU(3) gauge theory with a gauge equivariant convolutional neural network
• Title（参考訳）: ゲージ同変畳み込みニューラルネットワークを用いたSU(3)ゲージ理論のための固定点作用の機械学習
• Authors: Kieran Holland, Andreas Ipp, David I. M\"uller, Urs Wenger
• Abstract要約: 固定点格子作用は、離散化効果や量子レベルでの格子アーチファクトの減少の影響を受けない連続古典的性質を持つように設計されている。 ここでは、機械学習手法を用いて、固定点アクションのパラメータ化方法に関する質問を再考する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fixed point lattice actions are designed to have continuum classical properties unaffected by discretization effects and reduced lattice artifacts at the quantum level. They provide a possible way to extract continuum physics with coarser lattices, thereby allowing to circumvent problems with critical slowing down and topological freezing toward the continuum limit. A crucial ingredient for practical applications is to find an accurate and compact parametrization of a fixed point action, since many of its properties are only implicitly defined. Here we use machine learning methods to revisit the question of how to parametrize fixed point actions. In particular, we obtain a fixed point action for four-dimensional SU(3) gauge theory using convolutional neural networks with exact gauge invariance. The large operator space allows us to find superior parametrizations compared to previous studies, a necessary first step for future Monte Carlo simulations.
• Abstract（参考訳）: 固定点格子作用は、離散化効果や量子レベルでの格子アーチファクトの減少の影響を受けない連続古典的性質を持つように設計されている。 それらは、粗い格子で連続体物理学を抽出し、臨界減速と位相凍結の問題を連続体限界に向けて回避することができる。 実用上重要な要素は、多くの性質が暗黙的にのみ定義されるため、固定点作用の正確でコンパクトなパラメトリゼーションを見つけることである。 ここでは、機械学習手法を用いて、固定点アクションのパラメータ化方法に関する質問を再考する。 特に,完全ゲージ不変性を持つ畳み込みニューラルネットワークを用いた4次元su(3)ゲージ理論に対する不動点作用を求める。 大型作用素空間は、モンテカルロの将来のシミュレーションに必要な第一段階である以前の研究よりも優れたパラメトリゼーションを見つけることができる。

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