推断随机动力学伊辛模型中的隐状态：复本分析
无序系统与神经网络
2015-06-19 v1
摘要
我们考虑了在仅观测到有限比例格点的自旋轨迹时，预测动力学伊辛模型中自旋状态的问题。在贝叶斯框架下，假设自旋动力学的概率模型已知，最优预测可以通过给定观测自旋条件下未观测自旋的条件（后验）分布来计算。利用复本法，我们计算了具有非对称随机耦合的全连接自旋系统中并行离散时间动力学的贝叶斯最优预测器的误差。这些在热力学极限下精确的结果与有限自旋系统的模拟结果非常吻合。
引用
@article{arxiv.1405.4164,
title = {Inferring hidden states in a random kinetic Ising model: replica analysis},
author = {Ludovica Bachschmid Romano and Manfred Opper},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.4164},
year = {2015}
}