論文の概要: Path integral Monte Carlo in a discrete variable representation with Gibbs sampling: dipolar planar rotor chain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13633v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 15:04:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:51.663705
• Title: Path integral Monte Carlo in a discrete variable representation with Gibbs sampling: dipolar planar rotor chain
• Title（参考訳）: Gibbsサンプリングによる離散変数表現における経路積分モンテカルロ:双極子平面回転子鎖
• Authors: Wenxue Zhang, Muhammad Shaeer Moeed, Andrew Bright, Tobias Serwatka, Estevao De Oliveira, Pierre-Nicholas Roy,
• Abstract要約: 離散化された連続的な自由度と拒絶のないギブズサンプリングに基づくパス積分モンテカルロ(PIMC)アプローチを提案する。 従来のMetroplolis-Hastings法と比較して,Gibbs法が有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this work, we propose a Path Integral Monte Carlo (PIMC) approach based on discretized continuous degrees of freedom and rejection-free Gibbs sampling. The ground state properties of a chain of planar rotors with dipole-dipole interactions are used to illustrate the approach. Energetic and structural properties are computed and compared to exact diagonalization and Numerical Matrix Multiplication for $N \leq 3$ to assess the systematic Trotter factorization error convergence. For larger chains with up to N = 100 rotors, Density Matrix Renormalization Group (DMRG) calculations are used as a benchmark. We show that using Gibbs sampling is advantageous compared to traditional Metroplolis-Hastings rejection importance sampling. Indeed, Gibbs sampling leads to lower variance and correlation in the computed observables.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、離散化された連続的な自由度と拒絶のないギブズサンプリングに基づくパス積分モンテカルロ(PIMC)アプローチを提案する。 双極子-双極子相互作用を持つ平面回転子列の基底状態特性を用いてアプローチを説明する。 エネルギー的および構造的特性を計算し、正確な対角化と$N \leq 3$の数値行列乗算を比較して、系統的なトロッター分解誤差収束を評価する。 最大100個のロータを持つ大型チェーンでは、密度行列正規化グループ(DMRG)計算がベンチマークとして使用される。 従来のMetroplolis-Hastings法と比較して,Gibbs法が有効であることを示す。 実際、ギブスサンプリングは計算された観測値の分散と相関を低くする。

関連論文リスト

• Low-rank Bayesian matrix completion via geodesic Hamiltonian Monte Carlo on Stiefel manifolds [0.18416014644193066]
  低ランクベイズ行列の効率的な計算を可能にするための新しいサンプリングベース手法を提案する。 提案手法は, 標準ギブスサンプリング器で発生するサンプリング困難を, 行列完備化に使用される一般的な2つの行列因子化のために解決することを示す。 数値的な例は、より優れた混合と定常分布への高速収束を含む優れたサンプリング性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-27T03:12:53Z)
• Entropy contraction of the Gibbs sampler under log-concavity [0.16385815610837165]
  ランダムスキャンギブスサンプリング器は相対エントロピーで収縮し、関連する収縮率を鋭く評価する。 我々の手法は多用途であり、Metropolis-within-GibbsスキームやHit-and-Runアルゴリズムにまで拡張されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T16:50:36Z)
• Simulation of Spin Chains with off-diagonal Coupling Using Inchworm Method [0.0]
  本研究では, 閉量子スピン鎖と近接結合の動的シミュレーションを行い, チェーン内の各スピンとハーモニックバスの関連性について検討した。 長期シミュレーションにおける計算コストとメモリコストを削減するため,スピン鎖の密度行列を効率的に表現するためにテンソルトレイン表現を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T09:07:39Z)
• Applications of flow models to the generation of correlated lattice QCD ensembles [69.18453821764075]
  機械学習された正規化フローは、格子量子場理論の文脈で、異なる作用パラメータで格子ゲージ場の統計的に相関したアンサンブルを生成するために用いられる。 本研究は,これらの相関を可観測物の計算における分散低減に活用する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T18:33:52Z)
• Adaptive Annealed Importance Sampling with Constant Rate Progress [68.8204255655161]
  Annealed Importance Smpling (AIS)は、抽出可能な分布から重み付けされたサンプルを合成する。 本稿では,alpha$-divergencesに対する定数レートAISアルゴリズムとその効率的な実装を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T08:15:28Z)
• Optimal policy evaluation using kernel-based temporal difference methods [78.83926562536791]
  カーネルヒルベルト空間を用いて、無限水平割引マルコフ報酬過程の値関数を推定する。 我々は、関連するカーネル演算子の固有値に明示的に依存した誤差の非漸近上界を導出する。 MRP のサブクラスに対する minimax の下位境界を証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T14:48:20Z)
• Deterministic Gibbs Sampling via Ordinary Differential Equations [77.42706423573573]
  本稿では,自律的ODEとツールを用いた決定論的測度保存ダイナミクスの一般構築について述べる。 我々は、ハイブリッドモンテカルロや他の決定論的サンプルが、我々の理論の特別な場合としてどのように従うかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T15:36:09Z)
• Machine Learning and Variational Algorithms for Lattice Field Theory [1.198562319289569]
  格子量子場論の研究において、格子理論を定義するパラメータは連続体物理学にアクセスする臨界性に向けて調整されなければならない。 経路積分の領域に適用される輪郭変形に基づいてモンテカルロ推定器を「変形」する手法を提案する。 我々は,フローベースMCMCが臨界減速を緩和し,オブザーシフォールドが原理的応用のばらつきを指数関数的に低減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T16:37:05Z)
• Spectral clustering under degree heterogeneity: a case for the random walk Laplacian [83.79286663107845]
  本稿では,ランダムウォークラプラシアンを用いたグラフスペクトル埋め込みが,ノード次数に対して完全に補正されたベクトル表現を生成することを示す。 次数補正ブロックモデルの特別な場合、埋め込みはK個の異なる点に集中し、コミュニティを表す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T16:36:27Z)
• Sampling in Combinatorial Spaces with SurVAE Flow Augmented MCMC [83.48593305367523]
  ハイブリッドモンテカルロ(Hybrid Monte Carlo)は、複素連続分布からサンプリングする強力なマルコフ連鎖モンテカルロ法である。 本稿では,SurVAEフローを用いたモンテカルロ法の拡張に基づく新しい手法を提案する。 本稿では,統計学,計算物理学,機械学習など,様々な分野におけるアルゴリズムの有効性を実証し,代替アルゴリズムと比較した改良点を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-04T02:21:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。