Upscaling Glasma simulations using machine learning


Project Acronym Projekt Kurzbezeichnung
Glasma-ML
 
Project Title (de) Projekttitel (de)
Upscaling Glasma simulations using machine learning
 
Project Title (en) Projekttitel (en)
Upscaling Glasma simulations using machine learning
 
Consortium Coordinator Koordinator des Konsortiums
 
Principal Investigator Projektleiter_in
 
Funder/Funding Agency Fördergeber
FWF Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF)
Grant number Förderkennnummer
P 32446-N27
 

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PreviewAuthors / EditorsTitleTypeIssue Date
1Schuh, Daniel Transverse momentum broadening in the glasma: real-time lattice simulations and the weak-field limitPresentation Vortrag6-Apr-2022
2Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Favoni, Matteo ; Schuh, Daniel Preserving gauge invariance in neural networksKonferenzbeitrag Inproceedings 2022
3Favoni, Matteo ; Ipp, Andreas ; Müller, David I. ; Schuh, Daniel Lattice gauge equivariant convolutional neural networksArtikel Article 2022
4Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Transverse momentum broadening of jets in the weak field limit of the glasmaPräsentation Presentation2021
5Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Jet momentum broadening in real-time lattice simulations of the glasmaPräsentation Presentation2021
6Bulusu, Srinath ; Favoni, Matteo ; Ipp, Andreas ; Müller, David I. ; Schuh, Daniel Generalization capabilities of translationally equivariant neural networksArtikel Article 2021
7Ipp, Andreas ; Müller, David I. ; Schlichting, Soeren ; Singh, Pragya Spacetime structure of (3+1)D color fields in high energy nuclear collisionsArtikel Article2021
8Bulusu, Srinath ; Favoni, Matteo ; Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Translational equivariance in neural networksPräsentation Presentation2021
9Favoni, Matteo ; Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Lattice Gauge Symmetry in Neural NetworksPräsentation Presentation2021
10Favoni, Matteo ; Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Implementing gauge symmetry in machine learning modelsPräsentation Presentation2021
11Ipp, Andreas ; Favoni, Matteo ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Preserving lattice gauge equivariance in neural networksPräsentation Presentation2021
12Ipp, Andreas ; Favoni, Matteo ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Generic Lattice gauge equivariant CNNPräsentation Presentation2021
13Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Transverse momentum broadening in real-time lattice simulations of the glasmaPräsentation Presentation2021
14Sato, Nobuo ; Shanahan, Phiala ; Ipp, Andreas ; Cranmer, Kyle Machine Learning Round TablePräsentation Presentation2021
15Bulusu, Srinath ; Favoni, Matteo ; Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Generalization capabilities of neural networks in lattice applicationsPräsentation Presentation2021
16Ipp, Andreas ; Mueller, David Simulating the Glasma stage in heavy ion collisionsPräsentation Presentation2021
17Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Simulations of the Glasma in 2+1D and 3+1DPräsentation Presentation2020
18Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Jet transverse momentum broadening in the GlasmaPräsentation Presentation2020
19Ipp, Andreas ; Mueller, David ; Schuh, Daniel Momentum broadening in the GlasmaPräsentation Presentation2020
20Ipp, A. ; Müller, D. I. ; Schuh, D. Anisotropic momentum broadening in the 2+1D Glasma: analytic weak field approximation and lattice simulationsArtikel Article 2020