【清华大学】自动微分蒙特卡洛，理论与应用，Automatic Differentiable Monte Carlo: Theory and Application (附pdf）

论文题目

Automatic Differentiable Monte Carlo: Theory and Application

论文摘要

可微程序设计已经成为一种关键的程序设计范式，它使深度学习得以快速发展，而它在蒙特卡罗等重要计算方法中的应用还没有得到很大的探索。在这里，我们提出了在非正规概率分布下，对蒙特卡罗计算的期望值进行无穷阶自动微分的一般理论，我们称之为“自动可微蒙特卡罗”。通过在计算图上实现dmc算法，人们还可以将最先进的机器学习框架和技术用于统计和物理中的传统Monte Carlo应用。通过展示ADMC的一些应用来说明其多功能性：快速搜索相位传递和准确地找到二维多体模型相互作用的基态。ADMCP是一种很有前途的方法，它可以在各个方面对蒙特卡罗进行创新，以获得更高的精度和效率，例如通过ADMCA来缓解或解决量子多体模型的符号问题。

论文作者

张希欣，周泉湾，洪耀，来自于清华大学，美国斯坦福大学。