NeuMC — a package for neural sampling for lattice field theories

要約

\ pytorchに基づいた\ texttt {neumc}ソフトウェアパッケージを、格子フィールド理論におけるニューラルサンプラーの研究を促進することを目的としています。
正規化フローに基づいたニューラルサンプラーは、モンテカルロシミュレーションのコンテキストでますます人気があり、ターゲット確率分布を効果的に近似できるため、マルコフ連鎖モンテカルロ法のいくつかの欠点を軽減できます。
私たちのパッケージは、2次元のフィールド理論用のこのようなサンプラーを作成するためのツールを提供します。

要約(オリジナル)

We present the \texttt{NeuMC} software package, based on \pytorch, aimed at facilitating the research on neural samplers in lattice field theories. Neural samplers based on normalizing flows are becoming increasingly popular in the context of Monte-Carlo simulations as they can effectively approximate target probability distributions, possibly alleviating some shortcomings of the Markov chain Monte-Carlo methods. Our package provides tools to create such samplers for two-dimensional field theories.

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