Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:2507.11031

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 离散数学

arXiv:2507.11031 (cs)
[提交于 2025年7月15日 ]

标题: Glauber动力学快速混合的熵独立性方法应用于单调系统

标题: Rapid Mixing of Glauber Dynamics for Monotone Systems via Entropic Independence

Authors:Weiming Feng, Minji Yang
摘要: 我们研究单调系统上的Glauber动力学的混合时间。 对于满足熵独立性条件的单调系统,我们证明了Glauber动力学的新混合时间比较结果。 对于具体应用,我们得到了由铁磁Ising模型在一致偏置外部场下诱导的随机簇模型的$\tilde{O}(n)$混合时间,以及在单边唯一性条件下双射硬球模型的$\tilde{O}(n^2)$混合时间,其中$n$是相应模型中的变量数量,分别改进了[Chen和Zhang, SODA'23]和[Chen, Liu和Yin, FOCS'23]中的最佳已知结果。 我们的证明结合了经典屏蔽不等式中随机支配论证的思想和最近发展的高维扩展器的想法。 证明的关键步骤是针对单调系统,Glauber动力学与场动力学之间的新颖比较结果。
摘要: We study the mixing time of Glauber dynamics on monotone systems. For monotone systems satisfying the entropic independence condition, we prove a new mixing time comparison result for Glauber dynamics. For concrete applications, we obtain $\tilde{O}(n)$ mixing time for the random cluster model induced by the ferromagnetic Ising model with consistently biased external fields, and $\tilde{O}(n^2)$ mixing time for the bipartite hardcore model under the one-sided uniqueness condition, where $n$ is the number of variables in corresponding models, improving the best known results in [Chen and Zhang, SODA'23] and [Chen, Liu, and Yin, FOCS'23], respectively. Our proof combines ideas from the stochastic dominance argument in the classical censoring inequality and the recently developed high-dimensional expanders. The key step in the proof is a novel comparison result between the Glauber dynamics and the field dynamics for monotone systems.
主题: 离散数学 (cs.DM) ; 数据结构与算法 (cs.DS); 数学物理 (math-ph); 概率 (math.PR)
引用方式: arXiv:2507.11031 [cs.DM]
  (或者 arXiv:2507.11031v1 [cs.DM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.11031
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Minji Yang [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 7 月 15 日 06:51:55 UTC (47 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cs.DM
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-07
切换浏览方式为:
cs
cs.DS
math
math-ph
math.MP
math.PR

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号