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带加权平均的群体退火:一种用于粗糙自由能景观的蒙特卡罗方法。

Population annealing with weighted averages: a Monte Carlo method for rough free-energy landscapes.

作者信息

Machta J

机构信息

Department of Physics, University of Massachusetts, Amherst, MA 01003, USA.

出版信息

Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2010 Aug;82(2 Pt 2):026704. doi: 10.1103/PhysRevE.82.026704. Epub 2010 Aug 18.

DOI:10.1103/PhysRevE.82.026704
PMID:20866937
Abstract

The population annealing algorithm introduced by Hukushima and Iba is described. Population annealing combines simulated annealing and Boltzmann weighted differential reproduction within a population of replicas to sample equilibrium states. Population annealing gives direct access to the free energy. It is shown that unbiased measurements of observables can be obtained by weighted averages over many runs with weight factors related to the free-energy estimate from the run. Population annealing is well suited to parallelization and may be a useful alternative to parallel tempering for systems with rough free-energy landscapes such as spin glasses. The method is demonstrated for spin glasses.

摘要

介绍了由Hukushima和Iba提出的群体退火算法。群体退火在一组复制品中结合了模拟退火和玻尔兹曼加权差分复制,以对平衡态进行采样。群体退火可直接获取自由能。结果表明,通过对多次运行进行加权平均,并使用与每次运行的自由能估计相关的权重因子,可以得到可观测量的无偏测量。群体退火非常适合并行化,对于具有粗糙自由能景观的系统(如自旋玻璃),它可能是并行回火的一种有用替代方法。该方法在自旋玻璃上得到了验证。

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