オンラインカジノの最新情報が集まる場所【オンカジタウン】 |

<ウェブサイト名>

<現在の時刻>

出典: 標準

進学案内 所内ページ 人事公募 ENGLISH アクセス お問い合わせ Toggle navigation 物性研について 概要 沿革 歴代所長 所長あいさつ 組織・運営・評価 研究室・組織一覧 教授会議事要旨 客員一覧 産学連携 社会貢献 物性研究所 所長賞 交通アクセス キャンパスマップ A棟フロアマップ 宿泊案内 刊行物 お問い合わせ一覧 委嘱手続き ニュース プレスリリース 物性研ニュース お知らせ すべて 研究成果 受賞 イベント Research Highlight 教育・大学院 物性研の教育 学生受入れ研究室一覧 入学・進学案内 キャンパスライフ 英語学習支援 サークル活動 在学生の声 奨学金・学生サポート 進路・就職先 大学院進学ガイダンス ISSP Note Collection 研究室 物性研の研究 研究室一覧 凝縮系物性研究部門 物性理論研究部門 ナノスケール物性研究部門 機能物性研究グループ 量子物質研究グループ 社会連携研究部門-データ統合型材料物性研究部門 附属物質設計評価施設 附属中性子科学研究施設 附属国際超強磁場科学研究施設 附属計算物質科学研究センター 附属極限コヒーレント光科学研究センター 共通施設 研究会等 短期研究会 ISSPワークショップ 物性研談話会 セミナー その他ワークショップ すべて 共同利用 共同利用の概要 共同利用の装置・設備 一般共同利用の装置一覧 共同利用ガイド 各種手続き 研究員制度について web申請について 中途申請について 外来研究員等の派遣についての了解事項 安全衛生教育について 共同利用施設専門委員会名簿 共同利用の公募 公募: 一般 公募: 物質合成・評価設備 公募: 中性子科学研究施設 公募: 軌道放射物性研究施設 公募: スーパーコンピュータ 公募: 国際超強磁場科学研究施設 公募: 量子物質ナノ構造ラボ 公募: 留学研究員 公募: 短期研究会 共同利用課題一覧 短期研究会・ISSPワークショップ 柏ゲストハウス FAQ Web申請ログイン 国際 国際交流・連携 招へい・受入 学生海外派遣 国際ワークショップ等 For Short-term Visitors For Long-Term Visitors International Lodge Home >  研究会等 > Probability control nonreversible Markov chain Monte Carlo 研究会等 短期研究会 ISSPワークショップ 物性研談話会 セミナー その他ワークショップ すべて 関連サイト 強磁場フォーラム 計算物性物理 アーカイブ Probability control nonreversible Markov chain Monte Carlo MCセミナー 日程 : 2024年4月11日(木) 1:00 pm - 3:00 pm 場所 : 物性研究所本館6階 第4セミナー室 (A614) 講師 : Hidemaro Suwa 所属 : Department of Physics, The University of Tokyo 世話人 : Naoki Kawashima (ex.63260)e-mail: [email protected]講演言語 : 英語 In recent developments, Monte Carlo methods that strategically break detailed balance to manipulate the flow of probabilities have emerged [1]. These methods include optimizing the transition probabilities during state updates. We developed an optimization algorithm designed to minimize the rejection probability and successfully applied it to various statistical mechanical models, such as the Potts model and quantum spin systems [2]. Further, we introduced an algorithm capable of controlling the rejection rate through a single parameter, revealing that reducing the rejection rate leads to an exponential increase in computational efficiency [3]. Another intriguing strategy for breaking detailed balance is the concept of lifting, which expands the state space to introduce probability flow in the enlarged state space. The lifting technique is particularly effective in particle systems, as demonstrated by the event chain Monte Carlo method [4]. In this talk, reviewing these approaches to constructing nonreversible Markov chains, we will present the lifted directed-worm algorithm [5,6] and the multi-replica swap optimization of the replica exchange method (namely, parallel tempering). These probability control nonreversible Markov chains significantly improve the computational efficiency of Monte Carlo sampling. [1] H. Suwa and S. Todo, Butsuri 77(11) 731-739 (2022). [2] H. Suwa and S. Todo, Phys. Rev. Lett. 105, 120603 (2010). [3] H. Suwa, Physica A 633, 129368 (2024). [4] W. Krauth, Front. Phys. 9:663457 (2021). [5] H. Suwa, Phys. Rev. E 103, 013308 (2021). [6] H. Suwa, Phys. Rev. E 106, 055306 (2022). Model Calculation Seminars – Kawashima Group (u-tokyo.ac.jp) (公開日: 2024年03月26日) サイトマップ サイトポリシー プライバシーポリシー リンク 人事公募 アクセス お問い合わせ X&#xFF08;旧Twitter&#xFF09; © ISSP. All Rights Reserved.

シカゴブルズ ワイルドストロベリーベアー オンカジ新規オープン 【カジノ】バカラとは?初心者にも分かるルールと攻略法を紹介
Copyright ©オンラインカジノの最新情報が集まる場所【オンカジタウン】 | The Paper All rights reserved.