Self-energy Feynman Diagrams with Four Loops and 11 Internal Lines
Self-energy Feynman Diagrams with Four Loops and 11 Internal Lines
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具有四个环和 11 条内部线的自能费曼图
DOI：
10.1007/978-3-030-86976-2_11
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yuasa Fukuko
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
de Doncker Elise;Yuasa Fukuko
我们考虑具有11条内线的4圈Feynman图。计算了具有大量内线的四个图的关联的10维回路积分，并进一步处理了文献中引用的M61图的无质量情况。计算使用双指数(DE)、准蒙特卡罗(格子和嵌入格子规则)和自适应积分算法，不需要任何关于被积函数行为的用户输入。格子规则方法与变换相结合，以帮助减轻边界奇异性。嵌入的格子规则在CUDA C中实现，其执行使用NVIDIA Quadro GV100 GPU加速，而DE在MPI上并行化并在AMD集群上执行。自适应积分是使用ParInt多变量积分程序包执行的，该程序包也位于MPI之上。对于无质量的M61图，我们使用了维度正则化方法和外推。结果将从准确性和效率方面进行比较，并使用pySecDec进行验证。
We consider 4-loop Feynman diagrams with 11 internal lines. The associated 10-dimensional loop integrals are calculated for four diagrams with massive internal lines, and we further handle the massless case of the diagram referenced in the literature asM61. The computations are performed with double exponential (DE), Quasi-Monte Carlo (lattice and embedded lattice rules) and adaptive integration algorithms, which do not require any user input regarding the integrand behavior. The lattice rule methods are combined with a transformation to help alleviate boundary singularities. The embedded lattice rules are implemented in CUDA C and their execution is accelerated using an NVIDIA Quadro GV100 GPU, whereas DE is parallelized over MPI and executed on an AMD cluster. Adaptive integration is performed with the ParInt multivariate integration package, which is also layered over MPI. For the masslessM61 diagram we use a dimensional regularization approach and extrapolation. The results will be compared with respect to accuracy and efficiency, and verified with pySecDec.
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DOI：
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