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J-GLOBAL ID：202202254229058822   整理番号：22A0753323

経路最適化手法のためのニューラルネットワークへのゲージ不変入力【JST・京大機械翻訳】

Gauge invariant input to neural network for path optimization method

著者 (4件)： Namekawa Yusuke (Yukawa Institute for Theoretical Physics, Kyoto University, Kyoto 606-8502, Japan) ,  Kashiwa Kouji (Fukuoka Institute of Technology, Wajiro, Fukuoka 811-0295, Japan) ,  Ohnishi Akira (Yukawa Institute for Theoretical Physics, Kyoto University, Kyoto 606-8502, Japan) ,  Takase Hayato
資料名： Physical Review. D  (Physical Review. D)
巻： 105  号： 3  ページ： 034502  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0748A  ISSN： 2470-0010  CODEN： PRVDAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経路最適化法のニューラルネットワークに対するゲージ不変入力の効率を調べた。完全ゲージ固定リンク変数入力による経路最適化は,簡単なゲージ理論における符号問題をうまく引き出せるが,ゲージ自由度が残るとき,最適化はうまく機能しない。この問題を克服するために,プラークのようなゲージ不変入力を用いることを提案した。ニューラルネットワークに対するゲージ不変入力の効率を,複雑な結合を有する二次元[数式:原文を参照]ゲージ理論に対して評価した。平均位相因子は,プラーク入力による経路最適化によって著しく強化され,符号問題の良好な制御を示した。それは,経路最適化が,現実的なセットアップにおいて,量子色力学を含む複雑なゲージ理論に利用可能である可能性を開く。Copyright 2022 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  位相 ,  ゲージ理論 ,  二次元 ,  プラーク ,  量子色力学 ,  *ゲージ ,  自由度 ,  ゲージ固定
準シソーラス用語： *経路最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ゲージ場理論  (BF01022B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経路 ,  最適化手法 ,  ニューラルネットワーク ,  ゲージ ,  不変