随机场伊辛模型中物理与算法的关联
摘要：随机场伊辛模型的能量景观是复杂的，然而，像推-重标记算法这样的算法存在于计算RFIM样品的精确基态时，其时间随样本体积多项式增长。进行了模拟实验，以研究推-重标记算法的尺度特性。算法的时间演化以及辅助势场的统计学特性被研究。在非常小的随机场中，算法动力学与双物种消灭的动力学密切相关，与势场（“高度”）中极小值的分布的分形统计一致。对于$d=1,2$，在零扰动处发散的相关长度为高度场的大小设置了一个截断尺度；我们的结果与$d=2$中扰动与指数正比关于相关长度的幂律修正最为一致。在$d=3$的铁磁-顺磁转变点附近，找到解的时间随动力临界指数$z=0.93pm0.06$（优先级队列版本）和$z=0.43pm0.06$（先入先出队列版本）发散。算法时间中辅助场演化与RFIM基态的静态物理性质之间的联系，为理解RFIM物理和算法功能提供了深入了解。
作者：Jan H. Meinke, A. Alan Middleton
论文ID：cond-mat/0502471
分类：Disordered Systems and Neural Networks
分类简称：cond-mat.dis-nn
提交时间：2007-05-23