This HTML5 document contains 59 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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Statements

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Алгоритм Ванга — Ландау ワン・ランダウ法 Algoritmo de Wang-Landau Wang and Landau algorithm
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ワン・ランダウ法（ワン・ランダウほう、英: Wang and Landau algorithm）は、Fugao Wangとにより発案された、系の状態密度を計算するために用いられるモンテカルロ法のひとつである。このアルゴリズムでは状態密度の計算に必要な、系の取り得る全ての状態のエネルギーを迅速に計算するため、非マルコフ連鎖ランダムウォークを行う。マルチカノニカル法の実行に必要となる、状態密度を計算するために重要である。 ワンランダウ法はコスト（エネルギー）関数により特徴づけられるどのような系にも応用可能である。たとえば、数値積分やタンパク質フォールディングへの応用が知られている。ワン・ランダウサンプリングはメタダイナミクス法とも関連する。 The Wang and Landau algorithm, proposed by Fugao Wang and David P. Landau, is a Monte Carlo method designed to estimate the density of states of a system. The method performs a non-Markovian random walk to build the density of states by quickly visiting all the available energy spectrum. The Wang and Landau algorithm is an important method to obtain the density of states required to perform a multicanonical simulation. Алгоритм Ванга-Ландау, предложенный Фугао Вангом и Дэвидом Ландау, это метод Монте-Карло, предназначенный для расчета плотности состояний системы. Метод выполняет немарковские случайные переходы для построения плотности состояний, посещая все возможные состояния. Алгоритм Ванга и Ландау, это важный для получения плотности состояний метод, требуемый для выполнения Алгоритм Ванга-Ландау может быть применен к любой системе, которая характеризуется некоторым параметром (например, энергией, объемом и др.). К примеру, он может быть использован для численного интегрирования и моделирования белков. El algoritmo Wang-Landau es una extensión del método de Monte Carlo, propuesto por y , que permite calcular la densidad de estados (en inglés density of states o DOS) de un sistema dado sin tener ningún conocimiento previo sobre ella. Se dice entonces que la densidad de estados se calcula on the fly, o sea durante la simulación. El algoritmo es independiente de la temperatura (un problema común con otros algoritmos Monte Carlo) y es fácil de implementar.​
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ワン・ランダウ法（ワン・ランダウほう、英: Wang and Landau algorithm）は、Fugao Wangとにより発案された、系の状態密度を計算するために用いられるモンテカルロ法のひとつである。このアルゴリズムでは状態密度の計算に必要な、系の取り得る全ての状態のエネルギーを迅速に計算するため、非マルコフ連鎖ランダムウォークを行う。マルチカノニカル法の実行に必要となる、状態密度を計算するために重要である。 ワンランダウ法はコスト（エネルギー）関数により特徴づけられるどのような系にも応用可能である。たとえば、数値積分やタンパク質フォールディングへの応用が知られている。ワン・ランダウサンプリングはメタダイナミクス法とも関連する。 Алгоритм Ванга-Ландау, предложенный Фугао Вангом и Дэвидом Ландау, это метод Монте-Карло, предназначенный для расчета плотности состояний системы. Метод выполняет немарковские случайные переходы для построения плотности состояний, посещая все возможные состояния. Алгоритм Ванга и Ландау, это важный для получения плотности состояний метод, требуемый для выполнения Алгоритм Ванга-Ландау может быть применен к любой системе, которая характеризуется некоторым параметром (например, энергией, объемом и др.). К примеру, он может быть использован для численного интегрирования и моделирования белков. The Wang and Landau algorithm, proposed by Fugao Wang and David P. Landau, is a Monte Carlo method designed to estimate the density of states of a system. The method performs a non-Markovian random walk to build the density of states by quickly visiting all the available energy spectrum. The Wang and Landau algorithm is an important method to obtain the density of states required to perform a multicanonical simulation. The Wang–Landau algorithm can be applied to any system which is characterized by a cost (or energy) function. For instance,it has been applied to the solution of numerical integrals and the folding of proteins.The Wang–Landau sampling is related to the metadynamics algorithm. El algoritmo Wang-Landau es una extensión del método de Monte Carlo, propuesto por y , que permite calcular la densidad de estados (en inglés density of states o DOS) de un sistema dado sin tener ningún conocimiento previo sobre ella. Se dice entonces que la densidad de estados se calcula on the fly, o sea durante la simulación. El algoritmo es independiente de la temperatura (un problema común con otros algoritmos Monte Carlo) y es fácil de implementar.​ Este algoritmo fue pensado inicialmente para muestrear el espacio de configuraciones de ciertos sistemas que no podían ser tratados mediante el . El algoritmo de Metropolis realiza un muestreo usando el factor de Boltzmann para aceptar o descartar configuraciones. Metropolis funciona bien si todas las configuraciones posibles del sistema se encuentran dentro de un rango relativamente angosto de energías. Si por el contrario la separación entre las configuraciones de menor energía y las de más alta energía es muy grande el algoritmo de Metropolis tenderá a quedarse atrapado en algunos de los mínimos locales del sistema ya que el factor de Boltzmann hará que la probabilidad de escapar sea muy baja. A temperaturas altas el algoritmo de Metropolis efectuará un muestreo aleatorio de las configuraciones de alta energía, las de baja energía no serán muestreadas adecuadamente. A temperaturas bajas Metropolis explora las configuraciones de baja energía pero existe el riesgo de quedar atrapado en un mínimo local. Para evitar los problemas anteriores Wang y Landau propusieron el algoritmo que lleva su nombre y que nos permite realizar un muestreo uniforme del espacio de configuraciones de un sistema dado. Fue aplicado inicialmente al estudio de los cristales de espín, pero su uso se extendió a otras áreas. En principio, el algoritmo Wang-Landau, se aplica a cualquier sistema que sea descrito por una función de costo o energía. Ha sido aplicado a la solución de integrales​ y al plegamiento de proteínas.​
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