学习平凡化流
摘要：使用机器学习技术，特别是正规化流技术，对格点规范理论进行采样的最新研究为改进传统HMC算法的采样效率带来了希望。我们提出在相关长度给定的尺度上使用局部正规化流。即使这些变换在简单情况下具有较低的接受率，与HMC算法结合使用后，可以得到具有高接受率并且与HMC相比具有较低自相关时间的算法。我们在二维的$phi^{4}$理论中进行了多个尺度测试。
作者：David Albandea, Luigi Del Debbio, Pilar Hern''andez, Richard Kenway, Joe Marsh Rossney, Alberto Ramos
论文ID：2211.12806
分类：High Energy Physics - Lattice
分类简称：hep-lat
提交时间：2022-12-06