【A】8/1登場分（2報）

[2207.14530] Conditioning Normalizing Flows for Rare Event Sampling

Flow-based手法の論文を扱うは3/30のこの論文以来？

エネルギー地形上のbasin間の遷移のようなレアイベントをnormalizing flowを使ってサンプルしてやろうや，という提案．

サンプルされるpathが時系列順にならないから変な相関も発生しないし，パラレルにサンプリングできるしいいことづくめやん，ということがabstractには書いている．

しかし，Flow-based手法で信頼性の高いサンプリングを実現するには，目的のサンプルサイズの比じゃないくらい大量の学習データを生成しないといけないのではないか？と思ってしまう．が，そこの計算コストはnegligibleと書いている．

なぜなのか．

ちなみにFlowについてご存知ない方はたとえばこの解説記事などを御覧いただきたい．

Flowのconcept自体はめっちゃ単純だけどそれを実用的なレベルに昇華させる契機を与えたNICEという手法がめっちゃすごいのよ．

[2207.14562] Sandpiles Subjected to Sinusoidal Drive

sandpileにsinusoidalな外場を与えた時の長周期極限のGreen関数を解析的に計算しているという渋い論文（exponentialとBessel関数的なものの積が得られるらしい）．

Avalancheが非等方的になるという解を得るらしい（振動の方向にelongateする）．

数値的にも解析を行っており，長周期極限に至る前の中程度の周期ではavalancheが振動とは垂直な方向にelongateするらしい．

直感的な解釈も与えられている．

数値データのscaling解析によって2つのregimeの間の転移点が定められるらしい．

Oscillatory Sandpile Modelという格子模型的なものを考えている．