Equilibrating Glassy Systems with Parallel Tempering
我们讨论了所谓的平行回火方法的效率，以平衡玻璃体系也在低温下。本文主要讨论了SiO_2和Lennard-Jones系统两种结构玻璃模型，同时也研究了一种全连通的十态Potts-glass。通过计算标记粒子的均方位移和自旋自相关函数，我们发现对于这三种玻璃形成者，并行回火方法确实能够在低温下以比更传统的算法（例如分子动力学和单自旋翻转蒙特卡罗动力学）快O（100）倍的速率产生新的独立构型。此外，我们发现，这种加速随着温度的降低而增加。通过计算在不同温度下的能量分布，并通过显示这些可以通过重新加权技术映射到彼此上，检查结果的可靠性。
2000-03-16 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
On the Use of Optimized Monte Carlo Methods for Studying Spin Glasses
本文从Hatano和Gubernatis cond-mat/0008115最近发表的数值数据出发，讨论了优化的Monte Carlo方法（二元多正则和并行回火）收敛到平衡点的性质。我们表明，这些数据没有热化，他们导致一个错误的物理图像。我们揭示了为什么双变量多正则蒙特卡罗方法可能会失败。
2000-11-02 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Extended Ensemble Monte Carlo
“扩展的Ensemble Monte Carlo”是一个通用术语，表示一组算法，现在在物理和统计信息处理的各个领域都很流行。交换蒙特卡罗（Metropolis-Coupled Chain，并行回火）、模拟回火（Expanded Encyclopedia Monte Carlo）和多规范蒙特卡罗（Multicanonical Monte Carlo，自适应伞形采样）是该家族的典型成员。在这里，我们给出了一个跨学科的调查，这些算法，特别强调了巨大的灵活性的基本思想。在第2节中，我们讨论了扩展的Ensemble Monte Carlo的背景。在第3、4和5节中，给出了三种类型的算法，即，介绍了交换蒙特卡罗法、模拟回火法、多正则蒙特卡罗法。在第六节中，我们介绍了Swendsen和Wang提出的蒙特卡罗算法。特殊用途扩展集成的构建策略将在第7节中讨论。我们要强调的是，一个扩展不一定局限于能量或温度的空间。甚至非物理（不可实现）的配置可以包括在合奏，如果所得到的快速混合的马尔可夫链抵消增加的采样过程的成本。多变量（多分量）扩展在许多示例中也是有用的。在第八节中，我们给出了一个关于扩展系综的综述，其状态空间的维数是动态变化的。在附录中，我们讨论了三种类型的扩展集成算法的优点和缺点。
2001-06-07 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech hep-lat
Parallel Tempering Simulation of the three-dimensional Edwards-Anderson Model with Compact Asynchronous Multispin Coding on GPU
伊辛模型的蒙特卡罗模拟在计算统计物理领域起着重要的作用，在过去的几十年里，它揭示了模型的许多性质。然而，由于随机无序，特别是可能的自旋玻璃相的挫折的影响，仍然是一个关键的，但知之甚少的问题。随机受挫系统的蒙特卡罗模拟的一个障碍是其长的弛豫时间，使得在最先进的计算平台上的高效并行实现非常可取。图形处理单元（GPU）就是这样一个平台，它提供了一个机会，以显着提高计算性能，从而获得对这个问题的新见解。在本文中，我们提出了优化和调优方法的CUDA实现的自旋玻璃模拟GPU上。我们讨论了各种设计方案的集成，如GPU内核的建设与最小的通信，内存平铺，和查找表。我们提出了一种二进制数据格式，紧凑的异步多自旋编码（CAMSC），它提供了一个额外的$28.4\%$加速相比，传统上使用的异步多自旋编码（AMSC）。我们的整体设计维持了33.5皮秒的性能，每次自旋翻转尝试模拟三维爱德华-安德森模型与并行回火，显着提高了现有的GPU实现的性能。
2013-11-21 cond-mat.dis-nn
Monte Carlo algorithms are very effective in finding the largest independent set in sparse random graphs
基于蒙特卡罗动力学的随机算法在解决困难优化问题中的有效性大多是未知的。除了在动态相变的遍历性打破和蒙特卡罗动力学不能正确采样的概率分布在时间上的线性系统大小的基本声明，几乎没有预测，也没有直觉的行为，这类随机动力学。这种情况特别复杂，因为当使用基于蒙特卡罗的算法作为优化算法时，人们通常对很难分析的平衡行为感兴趣。在这里，我们专注于使用并行回火在搜索最大的独立集在一个稀疏的随机图，表明它可以找到解决方案远远超出了动态阈值。与最先进的消息传递算法的比较表明，并行回火绝对是性能最好的算法，尽管仍然缺乏解释其行为的理论。
2019-04-03 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.CC
Monte Carlo Simulations of Spin Glasses at Low Temperatures
本文报道了几种自旋玻璃模型在低温下的蒙特卡罗模拟结果。通过使用平行回火（交换蒙特卡罗）技术，我们能够平衡到低温，中等尺寸，因此数据不应受到临界波动的影响。我们的结果是一致的短期模型的图片提出了较早的，有大规模的激发成本只有有限的能量在热力学极限，这些激发有一个表面的分形维数小于空间维数。对于无限程Viana-Bray模型，我们在相似自旋数下得到的结果与标准的复本对称性破缺一致.
2001-05-04 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Population Annealing with Weighted Averages: A Monte Carlo Method for Rough Free Energy Landscapes
介绍了Hukushima和Iba提出的群体退火算法。群体退火结合了模拟退火和玻尔兹曼加权差分复制在一个人口的副本采样平衡态。布居退火使自由能直接得到。它表明，无偏测量的观测量可以通过加权平均数超过许多运行与权重因子相关的自由能估计从运行。布居退火非常适合并行化，并且对于具有粗糙自由能景观的系统（例如自旋玻璃），可能是并行回火的有用替代方案。该方法被证明为自旋玻璃。
2010-08-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Equilibrium Training of Energy-Based Models with Parallel Trajectory Tempering
Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；INRIA（法国国家信息与自动化研究所）；Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales（工业工程师高等技术学院）；Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学）；Universidad Complutense de Madrid（马德里康普顿斯大学）
该研究提出基于并行轨迹回火（PTT）的 EBM 训练算法，结合水库采样与自适应优化，可稳定快速训练，性能优于现有方法，使 EBM 的均衡最大似然训练更实用高效。
2026-09-09 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.LG
Numerical Simulations of Spin Glass Systems
我们讨论了（主要是有限维）自旋玻璃系统的蒙特卡罗模拟的现状。在简短的历史说明和简要的理论介绍之后，我们开始讨论（关键的）3D情况：暖相，临界点和冷相，超度规结构和平衡动力学。同样，我们讨论了4D和2D的情况。在一些附录中，我们给出了一些关于状态定义和回火蒙特卡罗方法的细节。
1997-01-05 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Performance of machine-learning-assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models
Dipartimento di Fisica, Sapienza Università di Roma（罗马大学物理系）；CNR-Nanotec, Rome unit（CNR-纳米技术罗马单位）；INFN, sezione di Roma1（INFN罗马1分部）
本研究针对Curie-Weiss模型，解析分析了浅层MADE架构下的顺序回火流程，比较了有无局部Metropolis步骤的性能，为机器学习辅助蒙特卡洛采样提供了理论指导。
2025-10-07 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.AI
Monte Carlo studies of the one-dimensional Ising spin glass with power-law interactions
本文采用平行回火蒙特卡罗方法，对具有幂律相互作用的一维伊辛自旋玻璃进行了低温蒙特卡罗模拟。对于一组参数的长程部分的相互作用是相关的，我们发现证据大规模的液滴状激发的能量是独立的系统大小，符合复本对称性破缺。我们还进行了零温度缺陷能量计算的参数范围内，并找到一个刚度指数域壁在合理的，但绝不是完美的协议与分析预测。
2003-04-10 cond-mat.dis-nn
Monte Carlo simulations of spin glasses at low temperatures: Effects of free boundary conditions
我们目前的蒙特卡罗模拟的结果，使用平行回火，在三维和四维的爱德华-安德森伊辛自旋玻璃与高斯耦合在低温下的自由边界条件。我们的研究结果表明，大规模的低能量激发可能是空间填充。这些数据意味着，这些激发的能量随着小系统的系统尺寸的增加而增加，但我们看到的证据在三维空间中，我们有一个更大的尺寸范围内，交叉到一个政权的能量是独立的系统尺寸，根据复本对称性破缺。
2002-05-17 cond-mat.dis-nn
Monte Carlo simulations of the four-dimensional XY spin glass at low temperatures
我们报告的四维XY自旋玻璃的模拟结果，使用平行回火蒙特卡罗方法在低温下的中等尺寸。我们的结果与早期的三维规范玻璃以及三维和四维Edwards-Anderson Ising自旋玻璃的工作定性一致。我们的结果的外推表明，大规模的激发成本只有有限的能量在热力学极限。这些激发的表面可能是分形的，尽管我们不能排除与复本对称性破缺相容的情况，其中低能大尺度激发的表面是空间填充的。
2002-05-17 cond-mat.dis-nn
Effective optimization using sample persistence: A case study on quantum annealers and various Monte Carlo optimization methods
我们提出并应用了一个通用的，多启动算法，用于提高性能的低能量采样器用于解决优化问题。该算法迭代地将大部分变量的值固定为具有高概率为最优的值。由此产生的问题更小，连接更少，采样器倾向于为这些问题提供更好的低能量样本。该算法是平凡的并行化，因为在多开始算法中的每个开始是独立的，并且可以应用于任何启发式求解器，可以运行多次以给出一个样本。我们提出的几类困难的问题，使用模拟退火，路径积分量子蒙特卡罗，平行回火等能集群移动，和量子退火机解决的结果，并表明，成功的指标，以及缩放大幅改善。当与该算法相结合时，量子退火器的缩放对于原生Chimera图问题得到了实质性的改进。此外，与此算法的缩放时间的解决方案的量子退火是可比的Hamze-de Freitas-Selby算法的弱-强集群问题Boixo等人介绍的。平行回火与等能集群移动能够始终解决3D自旋玻璃问题与8000个变量时，结合我们的方法，而没有我们的方法，它不能解决任何。
2017-10-28 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.DM
Cluster Monte Carlo algorithms for diluted spin glasses
近年来，簇蒙特卡罗算法在二维Edwards-Anderson（EA）模型中得到了非常成功的应用。我们表明，该算法及其变体也可以成功地用于模型与非零的自旋玻璃转变温度。讨论了这两种算法在三维场地稀释EA模型中的应用，并比较了两种算法的效率和并行回火的效率。最后，我们给出了一个自旋玻璃转变的证据，在三维的网站稀释EA模型与高斯耦合的网站占有率为p = 62.5%。
2004-10-13 cond-mat.dis-nn
Population annealing: Theory and application in spin glasses
布居退火算法是一种模拟具有粗糙自由能结构体系的平衡态的序贯蒙特卡罗算法。介绍了布居退火理论，讨论了系统误差和统计误差。该算法的行为进行了研究，在大规模模拟的三维伊辛自旋玻璃和并行回火的算法的性能进行了比较。结果表明，这两种算法在效率上是相似的，但有不同的优点和缺点。
2015-12-17 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Monte Carlo Simulations of Vector Spin Glasses at Low Temperatures
在本文中，我报告的三维规玻璃和四维XY自旋玻璃的模拟结果，使用平行回火蒙特卡罗方法在低温下的中等尺寸。结果与早期的三维和四维Edwards-AndersonIsing自旋玻璃的工作定性一致。我发现的证据表明，大规模的激发可能只花费有限的能量在热力学极限。这些激发的表面是分形的，但我不能排除XY自旋玻璃与复本对称性破缺相容的情况，即低能大尺度激发的表面是空间填充的。
2002-07-27 cond-mat.dis-nn
Critical Behavior of the Three-Dimensional Ising Spin Glass
我们用平行回火方法模拟了三维螺旋几何中具有二元耦合的伊辛自旋玻璃模型。最大的晶格（L=20）已被研究使用专用计算机（SUE机）。我们已经得到，测量的相关长度在临界区域，一个强有力的证据，二阶有限温度相变排除其他可能的情况下，如Kosterlitz无相变。精确值的$ν$和$η$临界指数也提出。
2000-09-04 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Numerical studies of the 2 and 3D gauge glass at low temperature
我们报告的结果，从蒙特卡罗模拟的二维和三维玻璃在低温下使用并行回火蒙特卡罗模拟。在二维空间中，我们找到了零温转变的有力证据。通过有限尺寸标度，我们确定刚度指数θ = -0.39 +/-0.03。在三维空间中，有限温度的转变是建立良好的，我们发现θ = 0.27 +/- 0.01，与最近的结果从畴壁重整化群研究兼容。
2003-04-24 cond-mat.dis-nn
Numerical studies of the two- and three-dimensional gauge glass at low temperature
我们目前的结果从蒙特卡罗模拟的二维和三维玻璃在低温下使用并行回火蒙特卡罗方法。我们在二维的结果强烈支持了在T_c=0处的转变。仅适用于较大尺寸和较低温度的有限尺寸标度分析给出刚度指数θ = -0.39 +/-0.03。在三维中，我们发现θ = 0.27 +/- 0.01，与畴壁重整化群研究的最新结果相一致。
2002-12-17 cond-mat.dis-nn
Understanding population annealing Monte Carlo simulations
粒子群退火是统计物理学中计算机模拟的从业者最近加入的武器库，除此之外，人们发现它可以很好地处理具有复杂自由能景观的系统。最重要的是，它承诺提供无与伦比的并行扩展质量，适用于最大口径的并行机器。在这里，我们研究人口退火作为主要的例子，二维伊辛模型，它允许特别干净的比较，由于可用的确切结果和丰富的出版模拟研究采用其他方法。我们深入分析了该方法的准确性和精度，突出了它与模拟退火和热力学积分等旧技术的关系。我们介绍了内在的统计和系统误差的分析方法，并提供了一个详细的图片上的模拟参数的依赖，这样的错误。对规范和平行回火模拟的结果进行基准。
2021-02-12 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.comp-ph
Multicanonical MCMC for Sampling Rare Events
讨论了作为稀有事件抽样方法的多正则MCMC（Multicanonical Markov Chain Monte Carlo; Multicanonical Monte Carlo）。从审查的一般框架的重要性抽样，多规范MCMC介绍，其次是随机矩阵，随机图，混沌动力系统中的应用。双交换MCMC（也称为并行回火或Metropolis耦合MCMC）也被解释为多规范MCMC的替代方案。在最后一节中，多规范MCMC被应用到数据代理，一个成功的实现在代理时间序列。在附录中，计算的平均值和归一化常数在一个指数的家庭，相共存，模拟回火，并行化，和多元扩展进行了讨论。
2014-10-17 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech nlin.CD
Free-Energy Barriers in the SK Model
采用多重重叠算法和并行回火方法相结合的蒙特卡罗模拟方法研究了Sherrington-Kirkpatrick自旋玻璃模型。我们调查的有限尺寸标度行为的自由能障碍，这是可见的概率密度的Parisi重叠参数。假设平均势垒高度随自旋数N发散为N^alpha，我们的数据显示与理论值alpha = 1/3很好的一致性。
2006-03-20 cond-mat.dis-nn
Probabilistic Computers for MIMO Detection: From Sparsification to 2D Parallel Tempering
University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文通过图稀疏化和辅助副本变量，在FPGA上实现了两种全片上并行回火求解器，用于解决MIMO检测这一密集NP-hard问题，并提出了二维并行回火算法，消除了手动调参瓶颈，显著加速收敛。
2026-05-31 cond-mat.dis-nn cs.DC cs.ET
