<html>

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">

<style type="text/css" style="display:none;"> P {margin-top:0;margin-bottom:0;} </style>

</head>

<body dir="ltr">

<div style="font-family: Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 255);" class="elementToProof ContentPasted0">

Hello All,

<div><br class="ContentPasted0">

</div>

<div class="ContentPasted0">This coming Monday, January 30th, at 1:00 PM (EST), Gurtej Kanwar will give our next (virtual) theory seminar of the new year.</div>

<div class="ContentPasted0">Tej's seminar will be held virtually on our usual ZoomGov link:</div>

<div class="ContentPasted0"><a href="https://jlab-org.zoomgov.com/j/1611179843?pwd=M09CNTFpbFVZSW1IQlhIMGp3RUVHUT09" id="LPNoLPOWALinkPreview">https://jlab-org.zoomgov.com/j/1611179843?pwd=M09CNTFpbFVZSW1IQlhIMGp3RUVHUT09</a>

<br>

</div>

<div class="_Entity _EType_OWALinkPreview _EId_OWALinkPreview _EReadonly_1"></div>

<br>

<div class="ContentPasted0">Please see below for the title and abstract.</div>

<div><br class="ContentPasted0">

</div>

<div class="ContentPasted0"><u><b>Theory Seminar</b></u></div>

<div class="ContentPasted0">Monday, January 30th at 1:00 PM</div>

<div><br class="ContentPasted0">

</div>

<div class="ContentPasted0"><u><b>Gurtej Kanwar</b></u> (University of Bern)</div>

<div class="ContentPasted0">will discuss "Tackling statistical noise in lattice calculations using complex contour deformations"</div>

<div><br class="ContentPasted0">

</div>

<div class="ContentPasted0"><u><b>Abstract:</b></u></div>

<div class="ContentPasted0">Complex contour deformations of the path integral have previously been used to mitigate sign problems associated with non-zero chemical potential and real-time evolution in lattice field theories. This talk details their application

 to lattice calculations where the vacuum path integral is instead real and positive -- allowing Monte Carlo sampling -- but observables are afflicted with a sign problem resulting in significant statistical noise. This is for example the case for many lattice

 calculations targeting QCD phenomenology. In this context, contour deformations allow one to rewrite observables to minimize sign fluctuations while preserving their expectation value. We apply machine learning techniques to define and optimize families of

 contour deformations for SU(N) variables and demonstrate exponential improvements in the signal-to-noise ratio of Wilson loops in proof-of-principle applications to U(1) and SU(N) lattice gauge theories.</div>

<div><br class="ContentPasted0">

</div>

<div class="ContentPasted0">Have a pleasant weekend!</div>

Caroline, Colin & Patrick<br>

</div>

</body>

</html>