Optimal grouping of arbitrary diagrammatic expansions via analytic pole structure
Notice bibliographique
Résumé
We present a general method to optimize the evaluation of Feynman diagrammatic expansions which uses an automated symbolic assignment of momentum/energy conserving variables to each diagram. With this symbolic representation, we utilize the pole structure of each diagram to sort the Feynman diagrams into groups that are likely to contain nearly equal or nearly canceling diagrams, and we show that for some model parameters this cancellation is exact. This allows for a potentially massive cancellation during the numerical integration of internal momenta variables, leading to an optimal suppression of the ``sign problem'' and hence reducing the computational cost. Although we define these groups using a frequency space representation, the equality or cancellation of diagrams within the group remains valid in other representations such as imaginary time used in standard diagrammatic Monte Carlo. As an application of the approach, we apply this method, combined with algorithmic Matsubara integration (AMI) [A. Taheridehkordi, S. H. Curnoe, and J. P. F. LeBlanc, Phys. Rev. B 99, 035120 (2019)] and Monte Carlo methods, to the Hubbard model self-energy expansion on a 2D square lattice, which we evaluate and compare with existing benchmarks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».