本文研究了在具有一致稀疏图序列的随机树 T 上的同质化因子模型的自由能密度存在性，并通过新的插值方案证明了存在性并具体计算了该量。通过实例计算，我们证明了该极限与在 T 上的 Belief Propagation（Bethe）递归的适当不动点处的 Bethe 自由能函数重合。

Oct, 2011

本文提供了一种新的较优 KL 误差的均场近似上下界，并推广到高阶马尔可夫随机场。结合组合数学和优化技术，我们还研究了估计 Ising 模型及马尔可夫随机场自由能的算法问题。我们提供了多种算法，在多项式时间复杂度内误差均控制在某个界内。

Feb, 2018

文章提出了一种基于动态空腔方法的方法来推断动力学 Ising 模型中的耦合和外部场，相较于现有的平均场方法，此方法能够更好地获取不同时间步长下的相关性。

Jul, 2012

本文扩展 Weitz 的方法，针对最大度数为 d 的图上的反铁磁 Ising 模型的分区函数，推导出一个确定性完全多项式逼近方法，主要结果是证明了在 d - 正则树上，两态反铁磁自旋系统的弱空间混合意味着强空间混合。

Jul, 2011

本文证明了针对一类二元数据的 Ising 自旋玻璃模型，如给定模型的单个实现，其最大伪似然估计值在某一点处是 squraat {a_N}- 一致的，推广了 Chatterjee（2007）的结果，同时在简单图的收敛序列中，证明了在高温相中不可能进行一致的测试和估计。我们还展示了我们的结果在合成和真实世界网络数据上的应用。

Jul, 2015

本文研究了从 i.i.d 样本中学习离散无向图结构的计算复杂性。首先，我们指出学习带有噪声的奇偶校验可以作为学习图模型的一个特殊情况。其次，我们提出一个有关统计算法的条件，它们无法在 $p$ 最大度数为 $d$ 的一般图模型上有效学习，因此需要限制模型类的大小。除了对图的结构性假设之外，我们还引入相关性衰减度量，研究了反铁磁模型。我们提供了一个性能介于 $O (p^2)$ 和 $O (p^{d+2})$ 之间的算法。

Dec, 2014

本文探讨了如何通过简单的贪心算法来学习任意边界度数的 Ising 模型，在保证模型可辨识度的情况下，仅需用时 O (p^2) 即可还原图结构，并且该结构性质可独立运用于其他相关研究。

Nov, 2014

本文研究了具有 $q$ 种颜色的 Potts 模型在带权图序列上的性质，证明了一定条件下的平均场预测在渐近意义下的正确性，应用于 Ising 和 Potts 模型，进一步证明了在渐近正则图上铁磁 Potts 模型和 Ising 模型的极限对数处理函数的普适性，并为渐近正则图上的 Potts 模型推导了大偏差原理。

Aug, 2015

该研究探讨了对于在 d - 正则图上，存在非唯一性的两个自旋系统（包括独立集模型和反铁磁伊辛模型），在逼近其配分函数或者用该模型逼近抽样是 NP 难的。同时，该研究提出了一种新的方法，用二分图本地树状图结构来描述两自旋系统，并标志着通过随机化降低最大割问题的计算复杂性的新里程碑。

Mar, 2012

本文利用蒙特卡罗方法构建了一种对量子 ISING 模型进行精确拟合度检验的算法，并将其应用于分析细胞膜受体的空间组织。

Oct, 2014