Wang-Landau Algorithm: an adapted random walk to boost convergence

Augustin Chevallier 1 Frédéric Cazals 1
1 ABS - Algorithms, Biology, Structure
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
Résumé : L’algorithme de Wang-Landau est un algorithme stochastique récemment développé calculant la densité d’états pour des systèmes physiques. Depuis sa création, il a été utilisé sur des systèmes (bio-)physiques. Dans certain cas, sa convergence a été prouvée. La vitesse de convergence de l’algorithme est intimement liée aux propriétés de connectivité de la marche aléatoire sous-jacente. Nous proposons ici une marche aléatoire efficace utilisant des informations géométriques pour prévenir les difficultés suivantes: passer par dessus des strates, atténuer les phénomènes de concentration de la mesure en grande dimension, et gérer les distributions multimodales. Les expériences numériques sur différents modèles démontrent l’importance de ces améliorations pour rendre WL efficace dans des cas complexes. In fine, ces améliorations rendent possible le calcul de densité d’état pour des régions de l’espace des phases de petite bio-molécules.
Type de document :
Rapport
[Research Report] INRIA Sophia Antipolis, France. 2018
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01919860
Contributeur : Augustin Chevallier <>
Soumis le : vendredi 14 décembre 2018 - 15:50:33
Dernière modification le : vendredi 4 janvier 2019 - 01:20:44

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  • HAL Id : hal-01919860, version 2

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Augustin Chevallier, Frédéric Cazals. Wang-Landau Algorithm: an adapted random walk to boost convergence. [Research Report] INRIA Sophia Antipolis, France. 2018. 〈hal-01919860v2〉

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