論文の概要: Scaling flow-based approaches for topology sampling in $\mathrm{SU}(3)$ gauge theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25704v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 17:12:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.8145
• Title: Scaling flow-based approaches for topology sampling in $\mathrm{SU}(3)$ gauge theory
• Title（参考訳）: $\mathrm{SU}(3)$ gauge theoryにおけるトポロジーサンプリングのためのフローベースアプローチのスケーリング
• Authors: Claudio Bonanno, Andrea Bulgarelli, Elia Cellini, Alessandro Nada, Dario Panfalone, Davide Vadacchino, Lorenzo Verzichelli,
• Abstract要約: 格子ゲージ理論の連続極限に近づく際に位相凍結を緩和するための平衡外シミュレーションに基づく方法論を開発する。 開境界条件を用いて位相電荷の自己相関を低減し、非平衡モンテカルロ法を用いてその非物理的効果を正確に除去する。 我々は、純粋に非平衡なアプローチに関して優れた性能を得、より効率的な将来のフローベースソリューションの道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.54607280864912
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop a methodology based on out-of-equilibrium simulations to mitigate topological freezing when approaching the continuum limit of lattice gauge theories. We reduce the autocorrelation of the topological charge employing open boundary conditions, while removing exactly their unphysical effects using a non-equilibrium Monte Carlo approach in which periodic boundary conditions are gradually switched on. We perform a detailed analysis of the computational costs of this strategy in the case of the four-dimensional $\mathrm{SU}(3)$ Yang-Mills theory. After achieving full control of the scaling, we outline a clear strategy to sample topology efficiently in the continuum limit, which we check at lattice spacings as small as $0.045$ fm. We also generalize this approach by designing a customized Stochastic Normalizing Flow for evolutions in the boundary conditions, obtaining superior performances with respect to the purely stochastic non-equilibrium approach, and paving the way for more efficient future flow-based solutions.
• Abstract（参考訳）: 格子ゲージ理論の連続極限に近づく際に位相凍結を緩和するための平衡外シミュレーションに基づく方法論を開発する。 開境界条件を用いたトポロジカル電荷の自己相関を低減し、周期的境界条件が徐々に切り替わる非平衡モンテカルロ法を用いて、その非物理的効果を正確に除去する。 4次元の$\mathrm{SU}(3)$ Yang-Mills理論の場合、この戦略の計算コストを詳細に分析する。 スケーリングの完全な制御を達成した後、連続限界においてトポロジーを効率的にサンプリングするための明確な戦略を概説し、格子間隔を0.045$fmまで小さくする。 また, 境界条件下での進化に対して, カスタマイズされた確率正規化フローを設計し, 純粋に確率的非平衡アプローチに対する優れた性能を得るとともに, より効率的な将来のフローベースソリューションの道を開くことで, このアプローチを一般化する。

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