植入的p-自旋相互作用模型是同时具有铁磁相和无序相的随机图系统的典型例子，其无序相在低温下会分裂成许多自旋玻璃态。这些低能量的自旋玻璃态很容易阻止常规的模拟退火动力学。最近Physical Review E刊登了我中心周海军研究员的最新研究成果。
该成果证明了在中等能量密度时，该种植入系统实际上是由微正则极化相按指数方式控制的。在该过程中会出现一个非连续的对称自发破缺使系统从顺磁相过渡到微正则极化相。这种相变可以作为一种避规所有自旋玻璃势井的一种机制，并且通过微正则经典随机游走的重置策略来加速。基于该研究，文中也提出了与该过程相关的无监督学习问题来探讨该系统的基态。
