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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
On learning higher-order cumulants in diffusion models はコメントを受け付けていません
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
NETS: A Non-Equilibrium Transport Sampler はコメントを受け付けていません
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
Deep learning lattice gauge theories はコメントを受け付けていません
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
Training normalizing flows with computationally intensive target probability distributions はコメントを受け付けていません
Neural Networks Asymptotic Behaviours for the Resolution of Inverse Problems
要約 この論文では、場の量子理論の応用だけでなく、より一般的な状況にも関連するデ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-lat, hep-th, physics.comp-ph
Neural Networks Asymptotic Behaviours for the Resolution of Inverse Problems はコメントを受け付けていません
Neural Networks asymptotic behaviours suitable for the resolution of inverse problems
要約 この論文では、デコンボリューション逆問題に対するニューラル ネットワーク … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-lat, hep-th, physics.comp-ph
Neural Networks asymptotic behaviours suitable for the resolution of inverse problems はコメントを受け付けていません
Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD ensembles
要約 機械学習による正規化フローを格子量子場理論のコンテキストで使用して、さまざ … 続きを読む
Multi-Lattice Sampling of Quantum Field Theories via Neural Operator-based Flows
要約 ボルツマン分布 $[d\phi] Z^{-1} e^{-S[\phi]}$ … 続きを読む