連続システムの王ランダウアルゴリズムのパフォーマンス

Wang-Landauメソッドの異なる実装の相対的な性能は、連続した自由度、つまり2つのポリペプチドと2つの原子レナードジョーンズクラスターを持つ2つのクラスのシステムで評価されます。並列温度モンテカルロシミュレーションは参照として機能し、シミュレーションの過程で乗法因子Fのバリエーションに特に注意を払っています。調査したシステムでは、Wang-Landauメソッドは並列温度として同等の精度であることがわかりますが、Lennard-Jonesクラスターが低温で示す低温遷移を再現することに大きな困難があります。補完的な順序パラメーターを使用して、状態の2次元の関節密度を計算すると、特に悪名高いLJ（38）システムの状況が大幅に改善されます。ただし、LJ（31）には並列温度が簡単に収束しますが、Wang-Landauマルチカノニカルサンプリングと同等の精度のデータを取得することはできませんでした。

The relative performances of different implementations of the Wang-Landau method are assessed on two classes of systems with continuous degrees of freedom, namely, two polypeptides and two atomic Lennard-Jones clusters. Parallel tempering Monte Carlo simulations serve as a reference, and we pay particular attention to the variations of the multiplicative factor f during the course of the simulation. For the systems studied, the Wang-Landau method is found to be of comparable accuracy as parallel tempering, but has significant difficulties in reproducing low-temperature transitions exhibited by the Lennard-Jones clusters at low temperature. Using a complementary order parameter and calculating a two-dimensional joint density of states significantly improves the situation, especially for the notoriously difficult LJ(38) system. However, while parallel tempering easily converges for LJ(31), we have not been able to get data of comparable accuracy with Wang-Landau multicanonical sampling.