Multi-lattice sampling of quantum field theories via neural operator-based flows
We consider the problem of sampling lattice field configurations on a lattice from the Boltzmann distribution corresponding to some action. Since such densities arise as approximationw of an underlying functional density, we frame the task as an instance of operator learning. We propose to approxima...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
IOP Publishing
2024-01-01
|
| Loạt: | Machine Learning: Science and Technology |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad9707 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|