Convergence and efficiency of the Wang-Landau algorithm

Gersende Fort; Benjamin Jourdain; Estelle KUHN; Tony Lelièvre; Gabriel Stoltz

hal-00721886, version 1

Convergence and efficiency of the Wang-Landau algorithm

Gersende Fort ¹, Benjamin Jourdain ², Estelle KUHN ³, Tony Lelièvre ^2, 4, Gabriel Stoltz ^2, 4

(30/07/2012)

Résumé : We analyze the convergence properties of the Wang-Landau algorithm. This sampling method belongs to the general class of adaptive importance sampling strategies which use the free energy along a chosen reaction coordinate as a bias. Such algorithms are very helpful to enhance the sampling properties of Markov Chain Monte Carlo algorithms, when the dynamic is metastable. We prove that the Wang-Landau algorithm converges with an associated central limit theorem, and we provide an analysis of the efficiency of the algorithm in a metastable situation.

1 : Laboratoire Traitement et Communication de l'Information [Paris] (LTCI)
Télécom ParisTech – CNRS : UMR5141
2 : Centre d'Enseignement et de Recherche en Mathématiques et Calcul Scientifique (CERMICS)
Ecole des Ponts ParisTech
3 : Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA)
Institut national de la recherche agronomique (INRA) : UMR0518 – AgroParisTech
4 : MICMAC (INRIA Paris - Rocquencourt)
Ecole des Ponts ParisTech – INRIA

hal-00721886, version 1
http://hal.inria.fr/hal-00721886
oai:hal.inria.fr:hal-00721886
Contributeur : Tony Lelievre <>
Soumis le : Mardi 31 Juillet 2012, 08:19:43
Dernière modification le : Mercredi 9 Janvier 2013, 10:18:34

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arXiv : 1207.6880

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