复杂 Langevin 模拟的热力学诊断：配置温度的作用

复杂 Langevin 方法 (CLM) 提供了解决量子场论中具有复数作用问题的潜在方案，但即使在仿真看起来稳定时，也可能收敛到不正确的结果。 现有的诊断方法监控漂移分布或 Langevin 时间算子，但不显式测试配置是否以正确的玻尔兹曼统计权重进行采样。 本文提出了一种基于配置温度的补充诊断方法，该方法由作用的梯度和 Hessian 构成。 在一维 PT 对称模型中进行测试，表明该方法在再现输入温度方面具有 0.2-3% 的准确性。 关键的是，配置温度比现有的基于漂移的或算子-based 标准更敏感地检测算法错误——包括噪声误比例、步长制 artifact 和未完成的热平衡。 该方法依赖于局部作用的导数，使其适用于一般的格子理论，尽管在高维情境下计算成本需要考虑。 我们的结果表明，配置温度是 CLM 诊断工具的一个宝贵的补充，能够与现有工具一起发挥作用，从超对称矩阵模型到有限密度的格子 QCD 都有潜在应用。