Extended state-space Monte Carlo methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper various extensions of the parallel-tempering algorithm are developed and their properties are analyzed. The algorithms are designed to alleviate quasiergodic sampling in systems which have rough energy landscapes by coupling individual Monte Carlo chains to form a composite chain. As with parallel tempering, the procedures are based upon extending the state space to include parameters to encourage sampling mobility. One of the drawbacks of the parallel-tempering method is the stochastic nature of the Monte Carlo dynamics in the auxiliary variables which extend the state space. In this work, the possibility of improving the sampling rate by designing deterministic methods of moving through the parameter space is investigated. The methods developed in this article, which are based upon a statistical quenching and heating procedure similar in spirit to simulated annealing, are tested on a simple two-dimensional spin system (xy model) and on a model in vacuo polypeptide system. In the coupled Monte Carlo chain algorithms, we find that the net mobility of the composite chain is determined by the competition between the characteristic time of coupling between adjacent chains and the degree of overlap of their distributions. Extensive studies of all methods are carried out to obtain optimal sampling conditions. In particular, the most efficient parallel-tempering procedure is to attempt to swap configurations after very few Monte Carlo updates of the composite chains. Furthermore, it is demonstrated that, contrary to expectations, the deterministic procedure does not improve the sampling rate over that of parallel tempering.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle