卡洛算法，用以解决临界点附近效率变低的临界慢化问题。斯温森－王算法最初用于易辛模型与玻茨模型，后来被推广到其他模型之中。该算法的关键是按照Fortuin与Kasteleyn的理论将玻茨模型变换为渗流理论的模型，相邻自旋间按概率成键。之后再通过霍森－科佩尔曼算法标识联键的集团（cluster），并将每个集团内的所有自旋赋以相同的随机值。由于该算法可以一次改变整个集团的自旋，因而在临界点附近能够显着提高效率，以解决临界慢化问题。2005年，加州大学洛杉矶分校教授朱松纯与其博士生阿德里安·巴尔布（Adri