Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning the Ising transition: A comparison between discriminative and generative approaches

論文の概要: Machine learning the Ising transition: A comparison between discriminative and generative approaches

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19370v1
Date: Thu, 28 Nov 2024 20:50:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-02 15:18:23.690362
Title: Machine learning the Ising transition: A comparison between discriminative and generative approaches
Title（参考訳）: イジング遷移の機械学習:識別的アプローチと生成的アプローチの比較
Authors: Difei Zhang, Frank Schäfer, Julian Arnold,
Abstract要約: 分類問題は、識別法または生成法のいずれかを通してアプローチすることができる。古典的2次元2次元格子強磁性イジングモデルにおける熱相転移に関する数値解析ケーススタディを行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.024113475677323
License:
Abstract: The detection of phase transitions is a central task in many-body physics. To automate this process, the task can be phrased as a classification problem. Classification problems can be approached in two fundamentally distinct ways: through either a discriminative or a generative method. In general, it is unclear which of these two approaches is most suitable for a given problem. The choice is expected to depend on factors such as the availability of system knowledge, dataset size, desired accuracy, computational resources, and other considerations. In this work, we answer the question of how one should approach the solution of phase-classification problems by performing a numerical case study on the thermal phase transition in the classical two-dimensional square-lattice ferromagnetic Ising model.
Abstract（参考訳）: 相転移の検出は多体物理学における中心的な課題である。このプロセスを自動化するために、タスクを分類問題と表現することができる。分類問題は、差別的方法と生成的方法のどちらかを通じて、根本的に異なる方法でアプローチすることができる。一般に、これらの2つのアプローチのどちらが与えられた問題に最も適しているかは定かではない。この選択は、システム知識の可用性、データセットのサイズ、望ましい精度、計算リソース、その他の考慮事項などに依存することが期待されている。本研究では,古典的2次元格子強磁性イジングモデルにおける熱相転移の数値ケーススタディを行い,相分類問題の解にどのようにアプローチすべきかという疑問に答える。

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