Гибридный алгоритм Монте-Карло для изучения модели Эдвардса-Андерсона

Сложность исследования спиновых стекол связана с фрустрациями, из-за которых классические алгоритмы Монте-Карло испытывают серьезные трудности при попытке расчета таких систем. Основным объектом исследования в данной работе является двумерная модель Эдвардса-Андерсона на квадратной решетке. В работе предложен оптимизированный гибридный метод Монте-Карло для расчета значений термодинамических средних и энергий основного состояния модели фрустрированного спинового стекла. Достоверность результатов подтверждается сравнением с численным моделированием с помощью параллельного отжига методом Монте-Карло, алгоритмом полного перебора и надежным алгоритмом машинного обучения - нейронной сети RBM. Предложенный алгоритм обладает рядом преимуществ: возможность параллелизации алгоритма для ускорения моделирования, точность расчетов и низкое потребление ресурсов, что позволяет рассчитывать решетки относительно большого размера. Данный алгоритм может быть применен для расчета решеток с различной геометрией и размерами.