Flujos Normalizados para Teorías de Gauge en Redes: Hacia Simulaciones a Temperatura Finita

Las técnicas de aprendizaje automático basadas en flujos han demostrado ser efectivas para abordar obstáculos computacionales significativos, incluidos el enfriamiento crítico y el congelamiento topológico, encontrados en el muestreo de configuraciones de campo de gauge dentro de las teorías de campo en red. Investigamos la viabilidad de este enfoque para simulaciones de teorías de gauge a temperatura finita. Se realizan varias pruebas en la teoría de gauge U(1) bidimensional a diferentes extensiones temporales.