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Convergence estimation of flat-histogram algorithms based on simulation results

机译：基于仿真结果的平面直方图算法的收敛估计

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The present work considers the question of convergence of Wang-Landau, multi-canonical and stochastic approximation Monte Carlo algorithms, which was previously investigated on very different levels. In the case of the multi-canonical algorithms, a convergence behavior similar to either the original Wang Landau or the stochastic approximation Monte Carlo algorithms is shown, depending on details of the algorithm. I suggest a method for error estimation based only on the results of simulations, not involving an information about the exact density of states, which is unknown for most practically interesting problems. (C) 2018 Elsevier B.V.All rights reserved.
机译：目前的工作考虑了王兰，多规范和随机近似蒙特卡罗算法的融合问题，该算法先前在非常不同的水平上进行了研究。 在多规范算法的情况下，根据算法的细节，示出了类似于原始Wang Landau或随机近似蒙特卡罗算法的收敛行为。 我建议仅基于仿真结果的误差估计方法，而不是涉及关于状态的精确密度的信息，这对于大多数实际上有趣的问题是未知的。 （c）2018 Elsevier B.V.所有权利保留。

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