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富谷 昭夫*; 永井 佑紀
Proceedings of Science (Internet), 453, p.001_1 - 001_7, 2024/11
機械学習、ディープラーニングは、格子系の計算物理学を加速させてきた。対称性に対する同変性は、機械学習モデルによって記述される確率分布に強い帰納バイアスを課すため、物理系のシミュレーションには不可欠である。しかし、モデルに対称性を課すことは、自己学習モンテカルロ法(SLMC)において、時に低いアクセプト率を引き起こす。一方、GPTのようなトランスフォーマーで用いられるアテンション機構は、大きなモデルキャパシティを実現する。そこで、我々は、対称性に対する同変性を持ったアテンション機構をSLMCに導入する。我々のアーキテクチャを評価するために、2次元格子上のスピン-フェルミオンモデルに適用を行った。その結果、線形有効モデルを使ったSLMCのアクセプト率を改善し、アクセプト率のスケーリング則を観測した。
Catumba, G.*; 平口 敦基; W.-S. Hou, G.*; Jansen, K.*; Kao, Y.-J.*; David Lin, C.-J.*; Ramos, A.*; Sarkar, M.*
Proceedings of Science (Internet), 453, p.362_1 - 362_7, 2024/11
本研究では、最近Sachdevらによって最適ドーピング付近の銅酸化物超伝導体の物理を説明するために提案された、随伴表現の4つのヒッグス場を持つ3次元SU(2)ゲージ理論を議論する。この理論の閉じ込め相は通常のフェルミ液体相に対応し、ヒッグス相は銅酸化物の擬ギャップ相に対応しており、我々はハイブリッドモンテカルロ法を用いて理論の相図を調査した。我々は、先行研究の平均場での計算に定性的に従う様々な相の存在を発見し、銅酸化物におけるそれらの役割について議論する。さらに、閉じ込め非閉じ込め相転移を調べるためにポリヤコフループの振る舞いを調べ、ヒッグス相が安定な非閉じ込め相を持つことを見いだした。
gauge fieldsCatumba, G.*; 平口 敦基; W.-S. Hou, G.*; Jansen, K.*; Kao, Y.-J.*; David Lin, C.-J.*; Ramos, A.*; Sarkar, M.*
Proceedings of Science (Internet), 453, p.87_1 - 87_9, 2024/11
本研究では、ゲージ場と相互作用する一般的な2ヒッグスダブレット模型を格子ゲージ理論で議論する。秩序変数の代わりとしてゲージ不変の大域的観測量を計算することにより、この模型の相図を調べた。それぞれの相において、裸の結合定数の組み合わせや対称性の破れのパターンを変えて理論のスカラー粒子およびベクトルボソン粒子の質量の評価を行なった。またスケール設定と走るゲージ結合定数の決定は、ウィルソンフロウの計算によって行なった。
