Numerical simulations of lattice field theory

晶格场论的数值模拟

基本信息

  • 批准号:
    2902259
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Studentship
  • 财政年份:
    2024
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2024 至 无数据
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The Standard Model of particle physics has provided exceptionally precise predictions over nearly 50 years of experimental and theoretical efforts, culminated with the detection of a particle with the properties of the Higgs boson in 2012. Despite its outstanding successes, it is unlikely to be the final description of fundamental physics. Observed phenomena like gravity, the nature of Dark Matter and the naturalness and strong-CP problems are currently outside of the scope of the Standard Model. Providing compelling explanations for these phenomena is thus amongst the most important open problems in contemporary physics. Whether these explanations can be found in the framework of Quantum Field Theory can only be answered by further experimental and theoretical investigation. Many of the proposed theoretical solutions to the problems above postulate the existence of new, currently undetected, strongly coupled degrees of freedom described by asymptotically free gauge theories. Exploring their non-perturbative regime is thus relevant to many different scenarios of the Physics lying Beyond the Standard Model. In this project we will explore such regime in different gauge theories using methods Lattice Field Theory. Obtaining the values of the appropriate physical quantities will require large scale Monte Carlo simulations and the related data analysis, that will involve probing new numerical approaches based on AI and machine learning.
经过近 50 年的实验和理论努力,粒子物理学的标准模型提供了极其精确的预测,最终于 2012 年检测到了具有希格斯玻色子特性的粒子。尽管取得了巨大的成功,但它不太可能成为最终的结果。基础物理学的描述。观测到的现象,如重力、暗物质的性质以及自然性和强CP问题目前不在标准模型的范围内。因此,为这些现象提供令人信服的解释是当代物理学中最重要的开放问题之一。这些解释能否在量子场论的框架内找到,只能通过进一步的实验和理论研究来回答。针对上述问题提出的许多理论解决方案都假设存在由渐近自由规范理论描述的新的、目前尚未发现的强耦合自由度。因此,探索它们的非微扰状态与标准模型之外的许多不同的物理学场景相关。在这个项目中,我们将使用晶格场论方法探索不同规范理论中的这种机制。获得适当物理量的值将需要大规模蒙特卡罗模拟和相关数据分析,这将涉及探索基于人工智能和机器学习的新数值方法。

项目成果

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