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「hep-lat」カテゴリーアーカイブ
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 … 続きを読む
Hierarchical autoregressive neural networks in three-dimensional statistical system
要約 自己回帰ニューラルネットワーク（ANN）は、いくつかのスピンシステムのモン … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, hep-lat
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Machine-Learning-Enhanced Optimization of Noise-Resilient Variational Quantum Eigensolvers
要約 変分量子固有値解法(VQE)は、ハミルトニアンによって記述される量子系の基 … 続きを読む
Machine-Learning-Enhanced Optimization of Noise-Resilient Variational Quantum Eigensolvers
要約 バリエーション量子固有層（VQES）は、ハミルトニアンによって記述された量 … 続きを読む
Simulating the Hubbard Model with Equivariant Normalizing Flows
要約 生成モデル、特に流れの正規化は、統計力学、衝突型物理学、格子場理論などの物 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.str-el, cs.LG, hep-lat
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On learning higher-order cumulants in diffusion models
要約 拡散モデルがガウス相関を超える相関をどのように学習するかを分析するために、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, hep-lat
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Exploring gauge-fixing conditions with gradient-based optimization
要約 例えば、RI-MOM繰り込みスキームや模型計算の比較対象として使用されるゲ … 続きを読む
NETS: A Non-Equilibrium Transport Sampler
要約 非平衡輸送サンプラー（Non-Equilibrium Transport … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, hep-lat
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Deep learning lattice gauge theories
要約 モンテカルロ法は、格子ゲージ理論の強結合挙動に対する深い洞察をもたらし、ハ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, hep-lat, hep-th
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Training normalizing flows with computationally intensive target probability distributions
要約 機械学習技術、特にいわゆる正規化フローは、ターゲットの確率分布を効果的に近 … 続きを読む
カテゴリー: cc:68T07, cond-mat.stat-mech, cs.LG, hep-lat, I.2.6
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