整数复系统上的自避随机动力学
统计计算
2011-11-29 v2 无序系统与神经网络
计算物理
机器学习
摘要
本文提出了一种用于二元系统平衡蒙特卡洛采样的新型专用算法，该算法允许在状态空间中进行大步长移动。这是通过在状态空间中构造自避走步（SAWs）实现的。因此，在单个 MCMC 步骤中会翻转许多比特位。我们将该算法命名为 SARDONICS，即整数复系统上的自避随机动力学的缩写。该算法具有若干自由参数，但我们表明可以使用贝叶斯优化对其进行自动调参。SARDONICS 在众多采样任务中表现优异：环面铁磁和阻挫 Ising 模型、3D Ising 模型、受限玻尔兹曼机以及量子计算机设计中出现的 chimera 图。
引用
@article{arxiv.1111.5379,
title = {Self-Avoiding Random Dynamics on Integer Complex Systems},
author = {Firas Hamze and Ziyu Wang and Nando de Freitas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.5379},
year = {2011}
}
备注
22 pages. 9 figures