Accueil/ expose #carousel1 li{ width:150px; height:180px; } #carousel2 li{ width:150px; height:180px; } Fast irreversible Markov chains and their applications in statistical physics
mardi 16 avril 2019
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Conférence de Werner Krauth lors du colloquium 2018/20198 du département de physique de l'ENS.

The Monte Carlo method is an outstanding computational tool in science. Since its origins, it has relied on the detailed-balance condition (in other words on the absence of flows in equilibrium) to solve general computational problems that are modeled as equilibrium-statistical-physics systems.
In this talk, I discuss irreversible Markov chains that violate detailed balance. They end up in equilibrium (without being in equilibrium) realized as a steady state with non-vanishing flows. One-dimensional particle models show interesting parallels with the TASEP, and one may show explicitly (and even prove rigorously) that these algorithms reach equilibrium on much faster time scales than the reversible algorithms that satisfy detailed balance. The generalization of irreversible Markov chains to higher dimensions relies on a factorized Metropolis criterion which is based on a non-intuitive consensus rule rather than on comparing energies or forces.

Thèmes : Physique
Catégories: Colloquium / Séminaire général du département de physique

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Auteur(s) Werner Krauth
École normale supérieure
Directeur de recherche

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Institutions : Ecole normale supérieure-PSL

Cursus :

Werner Krauth,  directeur de recherche au CNRS, chercheur en physique statistique au Laboratoire de physique statistique, ancien directeur du département de physique de l'ENS, a reçu le Prix Humboldt pour la Recherche, en reconnaissance du travail accompli.Ce prix permet au gagnant de mener des projets de recherche de son choix, en coopération avec des collègues en Allemagne.

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Dernière mise à jour : 17/06/2019

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