ধরুন আমরা একটি সমস্যা একটি রিয়েল-মূল্যবান প্যারামিটার পি যা "সহজ" দ্বারা স্থিতিমাপ আছে সমাধানের জন্য যখন এবং "কঠিন" যখন জন্য কিছু মান , ।
একটি উদাহরণ গ্রাফগুলিতে স্পিন কনফিগারেশন গণনা। ওজনযুক্ত সঠিক রং, স্বতন্ত্র সেটগুলি গণনা করা হয়, যথাক্রমে হার্ড, পটস এবং আইজিং মডেলগুলির পার্টিশন ফাংশনগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা "উচ্চ তাপমাত্রার" জন্য অনুমান করা সহজ এবং "কম তাপমাত্রায়" শক্ত। সাধারণ এমসিএমসির জন্য, কঠোরতা পর্বের ক্রান্তিকাল এমন একটি বিন্দুর সাথে মিলছে যেখানে মিশ্রণের সময় বহুবর্ষ থেকে লাফিয়ে লাফিয়ে লাফিয়ে যায় ( মার্টিনেলি, 2006 )।
আরেকটি উদাহরণ হ'ল সম্ভাব্য মডেলগুলির অনুক্রম। আমরা প্রদত্ত মডেলটিকে , মিশিয়ে "সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি স্বতন্ত্র" মডেলের সাথে নিয়ে "সরলীকরণ" করি । জন্য সমস্যা তুচ্ছ হয়, জন্য এটা অবাধ্য হয়, এবং কঠোরতা থ্রেশহোল্ড মধ্যে কোথাও মিথ্যা। সর্বাধিক জনপ্রিয় আনফারেন্স পদ্ধতির জন্য, পদ্ধতিটি যখন রূপান্তর করতে ব্যর্থ হয় তখন সমস্যাটি শক্ত হয়ে ওঠে এবং যখন এটি ঘটে তখন পয়েন্টটি নির্দিষ্ট গিবস বিতরণের (শারীরিক অর্থে) সাথে সম্পর্কিত হয় ( তাতিকোন্ডা, ২০০২ )।
কিছু অবিচ্ছিন্ন প্যারামিটার বৈচিত্রময় হওয়ায় কঠোরতা "জাম্প" এর অন্যান্য আকর্ষণীয় উদাহরণ কী?
অনুপ্রেরণা: গ্রাফের ধরন বা যুক্তি ধরণের পাশাপাশি শক্ততার আরও একটি "মাত্রা" উদাহরণগুলি দেখতে