迭代蒙特卡罗单直方图重加权方法的性质
统计力学
2015-06-24 v3
摘要
我们提出了一种迭代蒙特卡罗算法，其中温度变量被吸引到临界点附近。 该算法结合了单直方图重加权和线性滤波技术。 作为示例，我们数值研究了铁磁 2 维 Ising 模型。 在这种情况下，迭代发现具有不变温度概率分布函数的平稳 regime，其在特定热容的准临界温度附近峰值。 对生成的温度序列以随机自回归模型进行分析。 在所提出的模型中，可更好地理解直方图重加权误差。 提出的模型给出了准临界温度方差与线性滤波参数之间简单关系。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0401178,
title = {Properties of iterative Monte Carlo single histogram reweighting},
author = {M. Gmitra and D. Horvath},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0401178},
year = {2015}
}
备注
3 figures