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Fernando Romero-López
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归一化流减少晶格量子色动力学计算中的方差
研究人员开发了一种使用归一化流来减少晶格量子色动力学（QCD）计算中方差的方法。该方法已应用于SU(3)杨-米尔斯理论和两夸克量子色动力学中的胶子算子插入，在胶球关联函数和与强子结构相关的矩阵元中实现了10-60的方差减少因子。该技术展示了计算优势，并且方差减少在很大程度上独立于晶格体积，从而实现了优化的训练成本。
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机器学习降低晶格量子色动力学计算中的方差
研究人员开发了一种使用机器学习归一化流来减少晶格规范场论计算中方差的新方法。该方法编码了生成泛函，能够系统地创建无噪声的相关函数估计器。该技术已在量子色动力学和杨-米尔斯理论上得到验证，在胶球相关函数和威尔逊环方面实现了高达三个数量级的方差降低。