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lattice QCD
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AI驱动的预条件器加速晶格QCD模拟
研究人员开发了一种新颖的无矩阵神经网络预条件器，用于加速晶格规范理论中的线性系统迭代求解器，特别应用于晶格量子色动力学（QCD）。该方法利用算子学习来构建有效的预条件器，而无需显式矩阵表示，从而显著减少了收敛所需的迭代次数。该方法在Schwinger模型中取得了成功，降低了线性系统的条件数，并对不同尺寸的狄拉克算子显示出零样本学习能力。
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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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新的AI智能体可自动执行复杂的格子QCD研究工作流
研究人员开发了LQCDMaster，一个用于自动执行格子量子色动力学（LQCD）研究的智能体科学计算工具。该系统将自然语言研究任务转换为可执行的PyQUDA工作流，将实现时间从数小时显著缩短到数分钟。LQCDMaster表现出高精度，在70项任务中的63项成功复现了专家编写的实现，并实现了新的科学探索，例如计算以前无法获得的量。