論文の概要: Inference of response functions with the help of machine learning algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10583v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 22:21:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:22:01.493300
• Title: Inference of response functions with the help of machine learning algorithms
• Title（参考訳）: 機械学習アルゴリズムを用いた応答関数の推論
• Authors: Doga Murat Kurkcuoglu, Alessandro Roggero, Gabriel N. Perdue, Rajan Gupta,
• Abstract要約: ニューラルネットワーク予測アルゴリズムを用いて、応答関数 $S(omega)$ を $omega$ の範囲で定義した値に再構成する。 ニューラルネットワーク(NN)アルゴリズムを用いて計算した係数とガウス積分変換(GIT)法を用いて計算した係数を用いて得られた応答関数の質を比較した。 チェビシェフ級数内の少数の項のみが保持される体制では、NN方式がGIT法より優れていることが分かる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.12937192948916
• License:
• Abstract: Response functions are a key quantity to describe the near-equilibrium dynamics of strongly-interacting many-body systems. Recent techniques that attempt to overcome the challenges of calculating these \emph{ab initio} have employed expansions in terms of orthogonal polynomials. We employ a neural network prediction algorithm to reconstruct a response function $S(\omega)$ defined over a range in frequencies $\omega$. We represent the calculated response function as a truncated Chebyshev series whose coefficients can be optimized to reduce the representation error. We compare the quality of response functions obtained using coefficients calculated using a neural network (NN) algorithm with those computed using the Gaussian Integral Transform (GIT) method. In the regime where only a small number of terms in the Chebyshev series are retained, we find that the NN scheme outperforms the GIT method.
• Abstract（参考訳）: 応答関数は、強く相互作用する多体系の準平衡ダイナミクスを記述するための重要な量である。 これらの 'emph{ab initio} を計算することの難しさを克服しようとする最近の技術は、直交多項式の観点で拡張を用いている。 ニューラルネットワーク予測アルゴリズムを用いて、応答関数 $S(\omega)$ を周波数帯$\omega$ で定義した範囲で再構成する。 計算された応答関数を,係数を最適化して表現誤差を低減できる切り抜きチェビシェフ級数として表現する。 ニューラルネットワーク(NN)アルゴリズムを用いて計算した係数とガウス積分変換(GIT)法を用いて計算した係数を用いて得られた応答関数の質を比較した。 チェビシェフ級数内の少数の項のみが保持される体制では、NN方式がGIT法より優れていることが分かる。

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