存在模式坍缩时的热力学可观测量机器学习
高能物理 - 格点
2022-09-21 v3 机器学习
摘要
估算自由能以及其他热力学可观测量是格点场论中的一项关键任务。最近，有人指出深度生成模型可用于此背景[1]。关键在于，这些模型允许直接在参数空间给定点估算自由能。这与基于马尔可夫链的现有方法形成对比，后者通常需要通过参数空间进行积分。在本报告中，我们将回顾这一新颖的基于机器学习的估算方法。我们将详细讨论模式坍缩问题，并概述特别适用于有限温度应用的缓解技术。
引用
@article{arxiv.2111.11303,
title = {Machine Learning of Thermodynamic Observables in the Presence of Mode Collapse},
author = {Kim A. Nicoli and Christopher Anders and Lena Funcke and Tobias Hartung and Karl Jansen and Pan Kessel and Shinichi Nakajima and Paolo Stornati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.11303},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 2 figures, Proceedings of the 38th International Symposium on Lattice Field Theory, 26th-30th July 2021, Zoom/Gather@Massachusetts Institute of Technology