「hep-lat」カテゴリーアーカイブ

Training normalizing flows with computationally intensive target probability distributions

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

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 →

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Neural Networks Asymptotic Behaviours for the Resolution of Inverse Problems

投稿日: 2024年2月16日 作成者: jarxiv

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 →

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Neural Networks asymptotic behaviours suitable for the resolution of inverse problems

投稿日: 2024年2月15日 作成者: jarxiv

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 →

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Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD ensembles

投稿日: 2024年1月22日 作成者: jarxiv

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 →

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Multi-Lattice Sampling of Quantum Field Theories via Neural Operator-based Flows

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 ボルツマン分布 $[d\phi] Z^{-1} e^{-S[\phi]}$ … 続きを読む →

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Learning Lattice Quantum Field Theories with Equivariant Continuous Flows

投稿日: 2023年12月21日 作成者: jarxiv

要約 我々は、格子場理論の高次元確率分布からサンプリングするための新しい機械学習 … 続きを読む →

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Flow-based density of states for complex actions

投稿日: 2023年10月2日 作成者: jarxiv

要約 フローの正規化に基づいた新たなサンプリング アルゴリズムには、格子計算にお … 続きを読む →

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Sampling the lattice Nambu-Goto string using Continuous Normalizing Flows

投稿日: 2023年7月5日 作成者: jarxiv

要約 効果的な弦理論 (EST) は、閉じ込め磁束管を細い振動する弦としてモデル … 続きを読む →

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Estimating truncation effects of quantum bosonic systems using sampling algorithms

投稿日: 2023年4月3日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：サンプリングアルゴリズムを用いた量子ボソン系の切り捨て効果の推定 … 続きを読む →

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