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Belief-propagation-guided Monte-Carlo sampling

机译：信仰传播指导的蒙特卡洛抽样

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摘要

A Monte-Carlo algorithm for discrete statistical models that combines the full power of the belief-propagation algorithm with the advantages of a heat-bath approach fulfilling the detailed balance is presented. First we extract randomly a subtree inside the interaction graph of the system. Second, given the boundary conditions, belief propagation is used as a perfect sampler to generate a configuration on the tree, and finally, the procedure is iterated. This approach is best adapted for locally treelike graphs and we therefore tested it on random graphs for hard models such as spin glasses, demonstrating its state-of-the art status in those cases.
机译：提出了一种用于离散统计模型的蒙特卡洛算法，该算法结合了置信传播算法的全部功能以及热浴法实现详细平衡的优点。首先，我们随机抽取系统交互图内的子树。其次，给定边界条件，将置信传播用作在树上生成配置的理想采样器，最后，对该过程进行迭代。这种方法最适合于局部树状图，因此我们在随机图上对诸如旋转玻璃之类的硬模型进行了测试，证明了它们在这些情况下的最新技术水平。

著录项

  • 来源
    《Physical review》 |2014年第21期|214421.1-214421.5|共5页
  • 作者

    Aurelien Decelle; Florent Krzakala;

  • 作者单位

    Dipartimento di Fisica, Universita La Sapienza, Piazzale Aldo Mow 5,I-00185 Roma, Italy;

    CNRS and ESPCI ParisTech, 10 rue Vauquelin, UMR 7083 Gulliver, Paris 75000, France,Laboratoire de Physique Statistique, CNRS UMR 8550, Universite P. et M. Curie Paris 6 et Ecole Normale Superieure,24, rue Lhomond, 75005 Paris, France;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    distribution theory and monte carlo studies; spin glasses and other random magnets;

    机译：分配理论和蒙特卡洛研究;自旋眼镜和其他随机磁铁;

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