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arXiv 2103.119652021-03hep-latcond-mat.dis-nnhep-th

用于夸克和胶子的规范协变神经网络

Gauge covariant neural network for quarks and gluons

Yuki Nagai, Akio Tomiya

备注：: 18 pages, 6 figures
发表信息：: Phys. Rev. D 111, 07450 (2025)
DOI：: 10.1103/PhysRevD.111.074501

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AI总结：

本文提出规范协变神经网络及训练算法，用于格点QCD中的夸克和胶子，并开发自学习混合蒙特卡洛算法，在双色QCD中验证其与传统方法结果一致。

摘要：

我们提出了用于格点QCD的规范协变神经网络及一种专门的训练算法，旨在处理四维时空中的现实夸克和胶子。我们展示了涂抹过程可被解释为具有固定参数的残差神经网络的扩展版本。为了证明我们神经网络的适用性，我们在双色QCD背景下开发了一种自学习混合蒙特卡洛算法，所得结果与传统混合蒙特卡洛方法的结果一致。

英文摘要：

We propose gauge-covariant neural networks along with a specialized training algorithm for lattice QCD, designed to handle realistic quarks and gluons in four-dimensional space-time. We show that the smearing procedure can be interpreted as an extended version of residual neural networks with fixed parameters. To demonstrate the applicability of our neural networks, we develop a self-learning hybrid Monte Carlo algorithm in the context of two-color QCD, yielding outcomes consistent with those from the conventional Hybrid Monte Carlo approach.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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