論文の概要: Practical applications of machine-learned flows on gauge fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11674v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 18:17:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 13:40:17.455286
• Title: Practical applications of machine-learned flows on gauge fields
• Title（参考訳）: ゲージ場における機械学習流れの実用化
• Authors: Ryan Abbott, Michael S. Albergo, Denis Boyda, Daniel C. Hackett, Gurtej Kanwar, Fernando Romero-López, Phiala E. Shanahan, Julian M. Urban,
• Abstract要約: 正規化フローは、異なる格子理論の間の機械学習マップである。 レプリカ交換(並列テンパリング)サンプリングにおけるフローの2つの応用を議論し、実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.54062796409407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Normalizing flows are machine-learned maps between different lattice theories which can be used as components in exact sampling and inference schemes. Ongoing work yields increasingly expressive flows on gauge fields, but it remains an open question how flows can improve lattice QCD at state-of-the-art scales. We discuss and demonstrate two applications of flows in replica exchange (parallel tempering) sampling, aimed at improving topological mixing, which are viable with iterative improvements upon presently available flows.
• Abstract（参考訳）: 正規化フローは、異なる格子理論の間の機械学習マップであり、正確なサンプリングおよび推論スキームの構成要素として使用できる。 進行中の作業はゲージ場上の表現力のある流れをもたらすが、現状のスケールでの格子QCDをどのように改善できるかは未解決のままである。 現在利用可能な流れを反復的に改善することのできるトポロジカルミキシングの改善を目的としたレプリカ交換(並列テンパリング)サンプリングにおけるフローの2つの応用を議論し、実証する。

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