重启的普适性性能界限
摘要：重启在概率算法中的应用已经被计算机科学家们所知。通过将一种随机计算过程进行周期性中断，并初始化新的统计独立实现，可以提高运行时波动较大的概率算法的性能。在酶催化反应的背景下，重启引起的过程加速可能也是可能的，其中酶-底物中间体的解离对应于重新启动反应的催化步骤。迄今为止，在物理学和计算机科学中已经获得了许多关于重新启动对各种模型问题完成时间统计的影响的分析结果，但重新启动效率的基本限制仍然未知。在这里，我们推导出一系列通用的统计不等式，为重新启动可能对一般随机过程的完成时间施加的效果提供了限制。相应的界限通过原始过程的简单统计度量（如调和平均值$h$，中值$m$和模态$M$）表示，因此非常实用。我们用多个数值实例测试我们的分析预测，讨论了由此产生的影响以及未来工作的重要方向。
作者：Dmitry Starkov and Sergey Belan
论文ID：2209.06611
分类：Statistical Mechanics
分类简称：cond-mat.stat-mech
提交时间：2023-06-21