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Schwinger model
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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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扩散模型加速物理学研究中的Schwinger模型采样
研究人员探索了一种新颖的基于扩散的方法来加速Schwinger模型的采样，这是格点量子场论中的一个问题。他们开发了一种U(1)等变评分生成模型来生成规范链构型，证明它可以产生可与传统马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟相比的无偏可观测量估计。该方法还在临界参数附近减少拓扑冻结方面显示出潜力，在定性指标上优于混合蒙特卡洛（HMC）。