ニューラルネットワークフィールド変換とHMCにおけるその応用【JST・京大機械翻訳】

Jin Xiao-Yong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203921813557 整理番号：22P0024099

ニューラルネットワークフィールド変換とHMCにおけるその応用【JST・京大機械翻訳】

Neural Network Field Transformation and Its Application in HMC

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

著者らは,Lieグループ診断とゲージ共変ニューラルネットワークの一般構築を提案し,ニューラルネットワークを連続微分可能かつ可逆にするために制約を導入した。そのようなニューラルネットワークを結合し,ハイブリッドモンテカルロ(HMC)に適したゲージ場変換を構築する。HMCを用いて,ニューラルネットワークパラメータ化ゲージ場変換により,変換空間における格子ゲージ配置をサンプリングした。直接HMCサンプリングと比較して,一連の結合と格子サイズでの2D U(1)純ゲージシステムによって,ニューラルネットワーク変換HMC(NTHMC)は,トポロジーチャージの改善されたトンネリングを有するゲージ構成のMarkov連鎖を生成し,一方,格子結合が増加するので,より少ない力計算を可能にした。【JST・京大機械翻訳】

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ゲージ場理論 , 場の理論一般

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