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Cette étude utilise la méthode WCRG pour apprendre la distribution des conditions de fluctuation collective du modèle de spin doux frustré, en échantillonnant récursivement de grossier à fin, et évite la limitation de l'algorithme de cluster échouant sous une faible frustration. Par rapport aux algorithmes de clustering structurel précédents, c’est la première fois que l’apprentissage remplace la construction pour générer des clusters pertinents.