論文の概要: Machine learning for four-dimensional SU(3) lattice gauge theories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12416v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 08:02:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.325676
• Title: Machine learning for four-dimensional SU(3) lattice gauge theories
• Title（参考訳）: 4次元SU(3)格子ゲージ理論のための機械学習
• Authors: Urs Wenger,
• Abstract要約: 格子ゲージ理論シミュレーションにおける機械学習の活用法と,ゲージ場構成のサンプリングを改善するために現在利用可能なap-proachesについて要約する。 連続極限に対する4次元SU(3)ゲージ理論における機械学習不動点作用のスケーリング結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this review I summarize how machine learning can be used in lattice gauge theory simulations and what ap\-proaches are currently available to improve the sampling of gauge field configurations, with a focus on applications in four-dimensional SU(3) gauge theories. These include approaches based on generative machine-learning models such as (stochastic) normalizing flows and diffusion processes, and an approach based on renormalization group (RG) transformations, more specifically the machine learning of RG-improved gauge actions using gauge-equivariant convolutional neural networks. In particular, I present scaling results for a machine-learned fixed-point action in four-dimensional SU(3) gauge theory towards the continuum limit. The results include observables based on the classically perfect gradient-flow scales, which are free of tree-level lattice artefacts to all orders, and quantities related to the static potential and the deconfinement transition.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,4次元SU(3)ゲージ理論の応用に着目し,格子ゲージ理論のシミュレーションにおける機械学習の活用方法と,ゲージ場構成のサンプリングを改善するために現在利用可能なap\-proachesについて概説する。 これらのアプローチには、(確率的)正規化フローや拡散過程などの生成機械学習モデルに基づくアプローチや、再正規化グループ(RG)変換に基づくアプローチ、具体的にはゲージ同変畳み込みニューラルネットワークを用いたRG改善ゲージアクションの機械学習が含まれる。 特に、4次元SU(3)ゲージ理論における機械学習固定点作用の連続極限へのスケーリング結果を示す。 結果は、木レベル格子アーチファクトをすべての順序に含まない古典的に完璧な勾配流スケールに基づく観測可能と、静的ポテンシャルと分解遷移に関連する量を含む。

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