Copertina

A Monte Carlo estimator of flow fields for sampling and noise problems

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Albergo, Michael S., Kanwar, Gurtej
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	High Energy Physics - Lattice Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Flow-based sampling for lattice field theories
di: Kanwar, Gurtej
Pubblicazione: (2024)

Practical applications of machine-learned flows on gauge fields
di: Abbott, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Normalizing flows for all-orders QED corrections in lattice field theory
di: Hermansson-Truedsson, Nils, et al.
Pubblicazione: (2026)

Exploring gauge-fixing conditions with gradient-based optimization
di: Detmold, William, et al.
Pubblicazione: (2024)

Spectral Diffusion for Sampling on ${\rm SU}(N)$
di: Kanwar, Gurtej, et al.
Pubblicazione: (2025)

Flow-based sampling for multimodal and extended-mode distributions in lattice field theory
di: Hackett, Daniel C., et al.
Pubblicazione: (2021)

Variance reduction in lattice QCD observables via normalizing flows
di: Abbott, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD ensembles
di: Abbott, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Multi-particle interpolating operators in quantum field theories with cubic symmetry
di: Detmold, William, et al.
Pubblicazione: (2024)

Multiscale Normalizing Flows for Gauge Theories
di: Abbott, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2024)

NETS: A Non-Equilibrium Transport Sampler
di: Albergo, Michael S., et al.
Pubblicazione: (2024)

Hadronic light-by-light contribution to the muon $g-2$ using twisted-mass fermions
di: Kalntis, Nikolaos, et al.
Pubblicazione: (2024)

Particle Monte Carlo methods for Lattice Field Theory
di: Yallup, David
Pubblicazione: (2025)

Progress in Normalizing Flows for 4d Gauge Theories
di: Abbott, Ryan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Fluctuation without dissipation: Microcanonical Langevin Monte Carlo
di: Robnik, Jakob, et al.
Pubblicazione: (2023)

Normalizing flows for SU($N$) gauge theories employing singular value decomposition
di: Komijani, Javad, et al.
Pubblicazione: (2025)

Symmetry-preserving neural networks in lattice field theories
di: Favoni, Matteo
Pubblicazione: (2025)

Stochastic normalizing flows for Effective String Theory
di: Caselle, Michele, et al.
Pubblicazione: (2024)

Using orthogonal projectors in multigrid multilevel Monte Carlo for trace estimation in lattice QCD
di: Frommer, Andreas, et al.
Pubblicazione: (2025)

Scaling flow-based approaches for topology sampling in $\mathrm{SU}(3)$ gauge theory
di: Bonanno, Claudio, et al.
Pubblicazione: (2025)

A scalable flow-based approach to mitigate topological freezing
di: Bonanno, Claudio, et al.
Pubblicazione: (2026)

Eigenvalue-cluster Algorithm for Matrix Monte Carlo
di: Kováčik, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2026)

Lanczos, the transfer matrix, and the signal-to-noise problem
di: Wagman, Michael L.
Pubblicazione: (2024)

Machine learning and serving of discrete field theories -- when artificial intelligence meets the discrete universe
di: Qin, Hong
Pubblicazione: (2019)

Direct Monte Carlo Computation of the 't~Hooft Partition Function
di: Morikawa, Okuto, et al.
Pubblicazione: (2025)

HLbL contribution to the muon g-2 using twisted-mass fermions at the physical point
di: Kalntis, N., et al.
Pubblicazione: (2025)

Extended framework for the hybrid Monte Carlo in lattice gauge theory
di: Christ, Norman H., et al.
Pubblicazione: (2024)

Operator Spectroscopy of Trained Lattice Samplers
di: Qian, Moxian
Pubblicazione: (2026)

Generalizable Equivariant Diffusion Models for Non-Abelian Lattice Gauge Theory
di: Aarts, Gert, et al.
Pubblicazione: (2026)

Analytic Bijections for Smooth and Interpretable Normalizing Flows
di: Gerdes, Mathis, et al.
Pubblicazione: (2026)

Diffusion model for SU(N) gauge theories
di: Komijani, Javad, et al.
Pubblicazione: (2026)

Noise scheduling and linear dynamics in diffusion models on Lie groups
di: Komijani, Javad
Pubblicazione: (2026)

Machine learning for four-dimensional SU(3) lattice gauge theories
di: Wenger, Urs
Pubblicazione: (2026)

Physics-Conditioned Diffusion Models for Lattice Gauge Theory
di: Zhu, Qianteng, et al.
Pubblicazione: (2025)

Diffusion Models as Stochastic Quantization in Lattice Field Theory
di: Wang, Lingxiao, et al.
Pubblicazione: (2023)

Diffusion models learn distributions generated by complex Langevin dynamics
di: Habibi, Diaa E., et al.
Pubblicazione: (2024)

Group-Equivariant Diffusion Models for Lattice Field Theory
di: Vega, Octavio, et al.
Pubblicazione: (2025)

Matrix-free Neural Preconditioner for the Dirac Operator in Lattice Gauge Theory
di: Sun, Yixuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Multi-Lattice Sampling of Quantum Field Theories via Neural Operator-based Flows
di: Máté, Bálint, et al.
Pubblicazione: (2024)

Multilevel Generative Samplers for Investigating Critical Phenomena
di: Singha, Ankur, et al.
Pubblicazione: (2025)