Go-with-the-winners! Eine Monte-Carlo Strategie in Anlehnung an evolutionäre Algorithmen

Prof. Dr. Peter Grassberger
John von Neumann-Institut für Computing (NIC), Jülich, FG Vielteilchenphysik
vollständiger Text

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In vielen Problemen der statistischen Physik ist man daran interessiert, aus einer Vielzahl möglicher Konfigurationen oder Pfade Stichproben mit wohldefinierten Gewichten auszuwählen, in denen kleine Untermengen mit sehr großem Gewicht vertreten sind. Es wird eine Klasse von Algorithmen vorgestellt, die sich an evolutionäre Verfahren anlehnt, indem „gute“ Konfigurationen sich vermehren und „schlechte“ eliminiert wer-den. Solche Strategien werden bereits z. B. bei Quanten-Monte-Carlo-Simulationen angewandt. Diskutiert werden neue Anwendungen: Simulationen von Polymeren, die Faltung von Proteinen, gerichtete und ungerichtete Perkolation und einfache Modelle für Populationsdynamiken.

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