高能物理 - 理论
[提交于 2024年9月20日
(v1)
,最后修订 2024年10月15日 (此版本, v2)]
标题: 物理信息归一化群流
标题: Physics-informed renormalisation group flows
摘要: 强关联系统物理学提供了许多引人入胜的物理挑战,例如竞争秩序或动态复合自由度的出现。 通常,解决这些物理挑战在计算上是困难的,但可以通过用动态自由度来表述并在物理基态附近进行展开来大大简化。 重要的是,这种表述不仅减少了或最小化了计算挑战,还促进了对所涉及的物理机制的访问。 寻找动态自由度和物理基态的任务可以在具有流动场的功能性重整化群方法中系统地解决,该方法既容纳了涌现的复合体,也容纳了物理基态。 在本工作中,我们使用这种方法来建立物理信息重整化群流(PIRG流):场空间中的尺度依赖坐标变换会引发涌现的复合体,而有效作用量的相应流会产生一组目标作用量,这些作用量是在这些涌现的复合体场中表述的。 对RG流的这种新观点在概念和计算应用方面都有很大的潜力:首先,PIRG流允许系统地搜索动态自由度和相应的基态,这会导致展开方案的最快收敛,从而最小化计算工作量。 其次,在给定的展开方案中,通过优化给定近似中的物理内容,可以进一步减少剩余计算任务的解决难度。 第三,PIRG流的最大可变性可用于减少在给定近似下求解流的分析和数值工作量。
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