KI und die schwierigen Probleme der Welt · Physik · arXiv · 2026-10-19
Sampling des XY-Modells mit einem aufmerksamkeitsbasierten neuronalen Netz
Originaltitel: Sampling the XY model with an attention-based neural network
Die Arbeit stellt ein transformerbasiertes variationelles autoregressives Netz zum Sampling des zweidimensionalen XY-Modells nahe seinem Berezinskii-Kosterlitz-Thouless-Übergang vor, kombiniert mit lokalitätsinformierter Aufmerksamkeit und approximativen Wahrscheinlichkeiten. Der Sampler übertrifft bestehende neuronale Sampler deutlich, wurde auf Gittern bis zu 96×96 trainiert und mit einem Mode-Dropping-Schätzer überprüft, um sicherzustellen, dass keine Bereiche des Konfigurationsraums übersehen werden. Er reproduziert Energie, Magnetisierung und Helizitätsmodul, die mit der traditionellen Markov-Chain-Monte-Carlo-Methode erhalten werden.