基于拓扑缺陷驱动非局域更新的群体退火算法用于淬火无序自旋系统
无序系统与神经网络
2024-04-18 v2
摘要
群体退火(Population Annealing)是当前求解自旋玻璃系统最先进的算法之一，但有时会遇到难以处理的无序实例，其在每个温度步的 equilibration 质量严重受损。在此类情况下，若不大幅增加计算资源，便无法确信已达到真实基态。本工作中我们旨在通过提出一种受量子启发的群体退火改进来克服该问题。此处我们聚焦于三维随机 plaquette 规范模型，其基态能量问题似乎比标准自旋玻璃 Edwards-Anderson 模型更难求解。类比 Toric Code，通过允许单键翻转，我们让系统探索非物理态，借助引入拓扑缺陷有效扩展构型空间，随后通过附加场参数对这些缺陷进行退火。这些缺陷的动力学实现了非局域团簇移动的有效实施，可能缓解 equilibration 过程。我们在多种尺寸的三维随机 plaquette 规范模型晶格上研究该新方法的性能，并与群体退火进行比较。由此我们得出结论：新引入的非局域移动能够改善晶格的 equilibration，在某些情况下优于计算资源投入高出十六倍的普通群体退火算法。
引用
@article{arxiv.2307.16087,
title = {Population annealing with topological defect driven nonlocal updates for spin systems with quenched disorder},
author = {David Cirauqui and Miguel Ángel García-March and José Ramón Martínez Saavedra and Maciej Lewenstein and Przemysław R. Grzybowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.16087},
year = {2024}
}
备注
Title slightly changed, improved discussion of section III.A and added a pseudocode of the algorithm to ease its understanding. Results and conclusions have not changed