学習型マルチスケールサンプリングでフラストレーション系の臨界遅延を克服

arXiv stat.ML ・ 2026-08-31

原題: Overcoming critical slowing down in frustrated spin systems by learned multiscale sampling

AI による要約

フラストレーションを持つスピン系において、従来のクラスターアルゴリズムが失敗する弱いフラストレーション下でも機能する新手法が提案された。ウェーブレット条件付き繰り込み群（WCRG）サンプリングにより、集団的揺らぎの確率分布を学習し、粗視化から細視化への再帰的サンプリングで構成を生成する。

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