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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare: ---
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 Online-Ressource
Verfasst von:Urban, Julian M. [VerfasserIn]   i
 Pawlowski, Jan M. [VerfasserIn]   i
Titel:Reducing autocorrelation times in lattice simulations with generative adversarial networks
Verf.angabe:Julian M. Urban and Jan M. Pawlowski
E-Jahr:2018
Jahr:8 Nov 2018
Umfang:9 S.
Fussnoten:Gesehen am 14.12.2018
Titel Quelle:Enthalten in: De.arxiv.org
Ort Quelle:[S.l.] : Arxiv.org, 1991
Jahr Quelle:2018
Band/Heft Quelle:(2018), Artikel-ID 1811.03533
Abstract:Short autocorrelation times are essential for a reliable error assessment in Monte Carlo simulations of lattice systems. A generative adversarial network (GAN) can provide independent samples, thereby eliminating autocorrelations in the Markov chain. We address the question of statistical accuracy by implementing GANs as an overrelaxation step, incorporated into a traditional hybrid Monte Carlo algorithm. This allows for a sensible numerical assessment of ergodicity and consistency. Results for scalar $\phi^4$-theory in two dimensions are presented. We achieve a significant reduction of autocorrelations while accurately reproducing the correct statistics. We discuss possible improvements as well as solutions to persisting issues and outline strategies towards the application to gauge theory and critical slowing down.
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: http://arxiv.org/abs/1811.03533
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:High Energy Physics - Lattice
 Physics - Computational Physics
K10plus-PPN:1585261726
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/68340565   QR-Code
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