基于尺度流的SU(3)规范理论拓扑抽样方法
高能物理 - 格点
2026-04-13 v2 统计力学
机器学习
高能物理 - 唯象学
摘要
我们发展了一种基于非平衡模拟的方法，以缓解当接近格子规范理论连续极限时出现的拓扑冻结问题。我们通过采用开放边界条件来减少拓扑电荷的自相关，同时通过一种逐步启用周期边界条件的非平衡蒙特卡洛方法来消除其不物理的效应。在四维SU(3) Yang-Mills理论的案例中，对该策略的计算成本进行了详细分析。在实现完全控制尺度后，我们勾勒了一个清晰的策略，用于在连续极限中高效抽样拓扑，这一策略在网格间距最小为0.045 fm时得到验证。我们还通过设计用于边界条件演化的定制化随机归一化流，使该方法得到推广，相对于纯粹的随机非平衡方法获得了优异的性能，为更高效的未来基于流的解决方案铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2510.25704,
title = {Scaling flow-based approaches for topology sampling in $\mathrm{SU}(3)$ gauge theory},
author = {Claudio Bonanno and Andrea Bulgarelli and Elia Cellini and Alessandro Nada and Dario Panfalone and Davide Vadacchino and Lorenzo Verzichelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.25704},
year = {2026}
}
备注
1+39 pages, 14 figures; v1: 1+40 pages, 14 figures, expanded discussions in section 4 and 5, matches published version