論文の概要: Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD ensembles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10874v2
- Date: Tue, 28 May 2024 10:10:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 03:47:50.429437
- Title: Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD ensembles
- Title（参考訳）: 相関格子QCDアンサンブル生成への流れモデルの適用
- Authors: Ryan Abbott, Aleksandar Botev, Denis Boyda, Daniel C. Hackett, Gurtej Kanwar, Sébastien Racanière, Danilo J. Rezende, Fernando Romero-López, Phiala E. Shanahan, Julian M. Urban,
- Abstract要約: 機械学習された正規化フローは、格子量子場理論の文脈で、異なる作用パラメータで格子ゲージ場の統計的に相関したアンサンブルを生成するために用いられる。
本研究は,これらの相関を可観測物の計算における分散低減に活用する方法を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.18453821764075
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine-learned normalizing flows can be used in the context of lattice quantum field theory to generate statistically correlated ensembles of lattice gauge fields at different action parameters. This work demonstrates how these correlations can be exploited for variance reduction in the computation of observables. Three different proof-of-concept applications are demonstrated using a novel residual flow architecture: continuum limits of gauge theories, the mass dependence of QCD observables, and hadronic matrix elements based on the Feynman-Hellmann approach. In all three cases, it is shown that statistical uncertainties are significantly reduced when machine-learned flows are incorporated as compared with the same calculations performed with uncorrelated ensembles or direct reweighting.
- Abstract（参考訳）: 機械学習された正規化フローは、格子量子場理論の文脈で、異なる作用パラメータで格子ゲージ場の統計的に相関したアンサンブルを生成するために用いられる。
本研究は,これらの相関を可観測物の計算における分散低減に活用する方法を実証する。
ゲージ理論の連続極限、QCD観測値の質量依存性、ファインマン・ヘルマンアプローチに基づくハドロン行列要素である。
いずれの場合も,非相関なアンサンブルや直接再重み付けによる計算と比較すると,機械学習フローが組み込まれた場合,統計的不確実性が著しく低下することが示されている。
関連論文リスト
- Relaxation Fluctuations of Correlation Functions: Spin and Random Matrix Models [0.0]
本稿では,量子カオスの診断尺度として,ある相関関数の変動平均と分散について検討する。
モデルの3つの異なる位相(エルゴード相、フラクタル相、局所化相)を同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-31T14:45:46Z) - Simple Fermionic backflow states via a systematically improvable tensor decomposition [0.0]
相関電子の波動関数に対して,機械学習のパラメータ化とテンソル階数分解の場を近づける効果的なアンザッツを提案する。
CANDECOMP/PARAFAC (CP) Tenor Factorization of a general backflow transformation in second Quantization for a simple, compact and systematically improvable Fermionic state。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T14:37:20Z) - Stochastic modeling of superfluorescence in compact systems [0.0]
種々の非コヒーレントプロセスの存在下で, マルチレベルエミッタのコンパクトアンサンブルにおいて超蛍光を記述する手法を提案する。
本稿では,解法を正確な計算と比較し,適用可能性の限界を議論する一連の数値例を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T17:18:08Z) - Gauge-equivariant flow models for sampling in lattice field theories
with pseudofermions [51.52945471576731]
本研究は,フェルミオン行列式の推定器として擬フェルミオンを用いたフェルミオン格子場理論におけるフローベースサンプリングのためのゲージ不変アーキテクチャを提案する。
これは最先端の格子場理論計算におけるデフォルトのアプローチであり、QCDのような理論へのフローモデルの実践的応用に欠かせない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T21:13:34Z) - On the Kullback-Leibler divergence between pairwise isotropic
Gaussian-Markov random fields [93.35534658875731]
2つの対の等方性ガウス-マルコフ確率場間のクルバック-リーブラ分散の式を導出する。
提案した方程式は、画像処理と機械学習の応用において、新しい類似度尺度の開発を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T16:37:24Z) - Efficient CDF Approximations for Normalizing Flows [64.60846767084877]
正規化フローの微分同相性に基づいて、閉領域上の累積分布関数(CDF)を推定する。
一般的なフローアーキテクチャとUCIデータセットに関する実験は,従来の推定器と比較して,サンプル効率が著しく向上したことを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-23T06:11:49Z) - Three-fold way of entanglement dynamics in monitored quantum circuits [68.8204255655161]
ダイソンの3つの円形アンサンブル上に構築された量子回路における測定誘起エンタングルメント遷移について検討する。
ゲートによる局所的絡み合い発生と測定による絡み合い低減との相互作用について考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-28T17:21:15Z) - Machine Learning and Variational Algorithms for Lattice Field Theory [1.198562319289569]
格子量子場論の研究において、格子理論を定義するパラメータは連続体物理学にアクセスする臨界性に向けて調整されなければならない。
経路積分の領域に適用される輪郭変形に基づいてモンテカルロ推定器を「変形」する手法を提案する。
我々は,フローベースMCMCが臨界減速を緩和し,オブザーシフォールドが原理的応用のばらつきを指数関数的に低減できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T16:37:05Z) - The Connection between Discrete- and Continuous-Time Descriptions of
Gaussian Continuous Processes [60.35125735474386]
我々は、一貫した推定子をもたらす離散化が粗粒化下での不変性を持つことを示す。
この結果は、導関数再構成のための微分スキームと局所時間推論アプローチの組み合わせが、2次または高次微分方程式の時系列解析に役立たない理由を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-16T17:11:02Z) - Tensor lattice field theory with applications to the renormalization
group and quantum computing [0.0]
格子QCDの文脈で研究したモデル列に対する統計的サンプリングの成功と限界について論じる。
これらの格子モデルは、経路積分形式論における場積分を離散和に置き換えるテンソル法を用いて再構成可能であることを示す。
例えば、コールド原子を使った量子シミュレーション実験や、既存の量子コンピュータでプログラムするのに適したハミルトニアンを導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-13T16:46:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。