随机近似蒙特卡洛与改进Wang-Landau算法的收敛性：伊辛模型检验
统计力学
2017-03-08 v2 计算物理
摘要
我们研究了在二维伊辛模型的Wang-Landau与随机近似蒙特卡洛（SAMC）模拟中，态密度（DOS）估计量相对于精确解的偏差行为。我们发现该偏差在Wang-Landau情形下饱和。这可通过调整细化方案来修正。为此，已提出Wang-Landau算法的1/t修正。SAMC算法采用了类似的细化方案选择。我们检验了所有三种算法的收敛行为。结果表明，SAMC算法的收敛对细化的开始非常敏感。最后，由SAMC态密度计算了伊辛模型的内能与比热，并与精确值比较。
引用
@article{arxiv.1702.00752,
title = {Convergence of Stochastic Approximation Monte Carlo and modified Wang-Landau algorithms: Tests for the Ising model},
author = {Simon Schneider and Marco Mueller and Wolfhard Janke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.00752},
year = {2017}
}