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Combining complex Langevin dynamics with score-based and energy-based diffusion models
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AI
DOI：10.1007/JHEP12(2025)160.png)
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摘要
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由于复杂作用量或玻尔兹曼权重导致的符号问题的理论，有时可以通过在复化构型空间中使用的随机过程进行数值求解。然而，由该复朗之万过程有效采样的概率分布并非先验可知，且极难理解。在生成式AI中，扩散模型可以从数据中学习分布或其log导数。我们探讨了扩散模型学习由复朗之万过程采样的分布的能力，比较了基于分数和基于能量的扩散模型，并推测了可能的应用。
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
5.5
论文数:
4.0W
被引数:
13.7W
机构
引用论文
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On the validity of the complex Langevin method near the deconfining phase transition in QCD at finite density关于复Langevin方法在有限密度QCD的解除禁闭相变附近的有效性
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