Flow-based sampling in the lattice Schwinger model at criticality
Flow-based sampling in the lattice Schwinger model at criticality
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临界点格子 Schwinger 模型中基于流的采样
DOI：
10.1103/physrevd.106.014514
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发表时间：
2022
影响因子：
5
通讯作者：
Urban, Julian M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Albergo, Michael S.;Boyda, Denis;Cranmer, Kyle;Hackett, Daniel C.;Kanwar, Gurtej;Racanière, Sébastien;Rezende, Danilo J.;Romero-López, Fernando;Shanahan, Phiala E.;Urban, Julian M.
最近的结果表明，基于流的算法可以为晶格场理论的应用提供有效的场分布采样，例如量子色动力学和Schwinger模型的研究。在这项工作中，我们提供了在费米子质量临界值的Schwinger模型中基于流的稳健采样的数值演示。相比之下，在参数相同的情况下，常规方法不能对配置空间的所有部分进行采样，导致严重低估了不确定性。
Recent results suggest that flow-based algorithms may provide efficient sampling of field distributions for lattice field theory applications, such as studies of quantum chromodynamics and the Schwinger model. In this work, we provide a numerical demonstration of robust flow-based sampling in the Schwinger model at the critical value of the fermion mass. In contrast, at the same parameters, conventional methods fail to sample all parts of configuration space, leading to severely underestimated uncertainties.
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影响因子：
4.4
作者：
M. Cè;Miguel Garc'ia Vera;L. Giusti;S. Schaefer
通讯作者：
M. Cè;Miguel Garc'ia Vera;L. Giusti;S. Schaefer
DOI：
10.1016/j.cpc.2006.12.001
发表时间：
2007-03
期刊：
Comput. Phys. Commun.
影响因子：
--
作者：
U. Wolff
通讯作者：
U. Wolff
DOI：
10.1136/ebmh.11.4.102
发表时间：
2008-10
期刊：
Evidence Based Mental Health
影响因子：
--
作者：
P. Cochat;L. Vaucoret;J. Sarles
通讯作者：
P. Cochat;L. Vaucoret;J. Sarles
DOI：
10.1073/pnas.2109420119
发表时间：
2022-03-08
影响因子：
11.1
作者：
Gabrié M;Rotskoff GM;Vanden-Eijnden E
通讯作者：
Vanden-Eijnden E
DOI：
--
发表时间：
2004
期刊：
影响因子：
--
作者：
L. Debbio;G. Manca;E. Vicari
通讯作者：
E. Vicari