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首页> 外文期刊>Journal of the Physical Society of Japan >Analysis method combining Monte Carlo simulation and principal component analysis - Application to Sourlas code
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Analysis method combining Monte Carlo simulation and principal component analysis - Application to Sourlas code

机译：蒙特卡洛模拟和主成分分析相结合的分析方法-Sourlas代码中的应用

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The replica method (RM) provides an accurate evaluation of a class of mean-field (MF) models in the thermodynamic limit. It is, however, not straightforward to extend its application to a class of non-MF models and finite-size models with sufficient accuracy. We previously proposed a numerical approach as an alternative, in which principal component analysis (PCA) is employed to analyze configurations sampled through Monte Carlo simulations. Using this method, we examine both two- and three-body mean-field Sourlas codes as a test board and compare our results with those of the RM. We confirm that the spin distribution map constructed using PCA axes has specific characteristics approximately corresponding to the phases given by RM. This result suggests that the PCA approach will be effective even with general non-MF finite-size models.
机译：复制方法（RM）提供了在热力学极限范围内对一类平均场（MF）模型的准确评估。然而，将其应用扩展到具有足够精度的一类非MF模型和有限尺寸模型并不容易。我们先前提出了一种数值方法作为替代方法，其中采用主成分分析（PCA）分析通过蒙特卡洛模拟采样的配置。使用这种方法，我们将两体和三体均场Sourlas码作为测试板进行检查，并将我们的结果与RM的结果进行比较。我们确认使用PCA轴构造的自旋分布图具有与RM给定的相位大致相对应的特定特征。该结果表明，即使使用一般的非MF有限尺寸模型，PCA方法也将有效。

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