基于顺序重要抽样方法的无平衡马尔可夫过程重加权
统计力学
2009-11-10 v2
摘要
我们提出了一种用于无平衡马尔可夫过程的通用重加权方法。通过在单个温度下的无平衡蒙特卡洛仿真，可计算在不同温度下物理量的时间演化，从而大大节省计算时间。利用无平衡松弛的数值有限尺度缩放分析，可研究相变的动力学性质及其平衡性质。我们以马尔可夫算法的 Ising 模型为例演示此程序，但该形式化方法通用，可应用于各种系统，并可与不同的蒙特卡洛更新方案结合使用。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0412212,
title = {Reweighting for Nonequilibrium Markov Processes Using Sequential Importance Sampling Methods},
author = {Hwee Kuan Lee and Yutaka Okabe},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0412212},
year = {2009}
}
备注
accepted for publication in Phys. Rev. E (Rapid Communications)