論文の概要: Diffusion model for SU(N) gauge theories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06134v1
- Date: Thu, 07 May 2026 12:34:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.774826
- Title: Diffusion model for SU(N) gauge theories
- Title（参考訳）: SU(N)ゲージ理論の拡散モデル
- Authors: Javad Komijani, Marina K. Marinkovic, Lara Turgut,
- Abstract要約: 暗黙のスコアマッチングは、拡散モデルの訓練に計算的に効率的なアプローチを提供する。
拡散モデルの訓練を成功させ,ウィルソンゲージ動作のサンプリングに適用できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Implicit score matching provides a computationally efficient approach for training diffusion models and generating high-quality samples from complex distributions. In this work, we develop a score-matching framework for SU(N) lattice gauge theories, which can be extended to other Lie groups. We apply the method to SU(3) gauge configurations with the Wilson gauge action in two and four dimensions and assess the quality of the generated samples by comparison with Hybrid Monte Carlo (HMC) simulations. We show that the diffusion models can be successfully trained and applied for sampling the Wilson gauge action. For large values of inverse coupling, accurate reverse-time integration requires predictor-corrector schemes, for which we introduce a corrector based on Hamiltonian molecular dynamics. While the corrector significantly improves sampling quality, it also increases the computational cost. We outline several strategies for improving sampling efficiency.
- Abstract（参考訳）: インプリシットスコアマッチングは、拡散モデルを訓練し、複雑な分布から高品質なサンプルを生成するための計算学的に効率的なアプローチを提供する。
本研究では、他のリー群に拡張可能なSU(N)格子ゲージ理論のスコアマッチングフレームワークを開発する。
本手法をHybrid Monte Carlo (HMC) シミュレーションと比較し, 2次元および4次元のWilsonゲージ作用を用いたSU(3)ゲージ構成に適用し, 生成した試料の品質を評価する。
拡散モデルの訓練を成功させ,ウィルソンゲージ動作のサンプリングに適用できることが示される。
逆結合の大きい値の場合、正確な逆時間積分は予測子-相関子スキームを必要とし、ハミルトン分子動力学に基づく補正子を導入する。
補正器はサンプリング品質を大幅に向上する一方、計算コストも向上する。
サンプリング効率を改善するためのいくつかの戦略を概説する。
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