利用加权平均模拟自旋晶格模型的热边界条件

热边界条件在揭示短程自旋玻璃的本质方面发挥着越来越重要的作用，并且可能也与其他无序系统相关。在近期的大规模模拟中，使用了扩散方法，在无限温度下利用群体退火将每个复本初始化为随机边界条件。然而，由于温度混沌，该方法的效率会受到极大抑制。例如，大多数样本的一些边界条件在低温退火过程中完全从群体中消除。在这项工作中，我研究了一种加权平均方法，通过分别模拟每个边界条件并使用加权平均收集数据来解决此问题。使用群体退火和并行回火研究了两种方法的效率，表明加权平均方法更高效且更准确。