Edição das 22h50min de 28 de janeiro de 2018 (ver código-fonte)
Edição das 23h03min de 28 de janeiro de 2018 (ver código-fonte)
De maneira similar, se um spin tem o mesmo estado de um de seus vizinhos, teremos <math>z</math> novos estados <math>\nu</math> com taxa de aceitação unitária enquanto todos outros <math>q-N_v</math> estados terão uma taxa de aceitação muito baixa (dependendo da temperatura) resultando em uma probabilidade de transição pouco maior que <math>N_v/q</math>, novamente atrasando a simulação.
Edição das 23h03min de 28 de janeiro de 2018
O problema desse algoritmo para um modelo como o de Potts, que admite um número elevado de estados possíveis para o spin, é evidenciado quando consideramos um sistema a baixas temperaturas. Para altas temperaturas, a probabilidade de aceitação é unitária ou suficientemente alta por conta de um pequeno tornando o algoritmo eficiente. Entretanto a baixas temperaturas, os spins tendem a se alinhar com seus vizinhos constituindo o fenômeno do ferromagnetismo. Se imaginarmos um spin no estado cercado por vizinhos de valores diferentes, seguindo o algoritmo de Metropolis, seja qual for o valor selecionado uniformemente para o novo estado desse spin a probabilidade de aceitação é pois essa troca de spin vai diminuir a energia do sistema (quando for estado de um spin vizinho) ou no máximo manter constante a energia do sistema ( continua sendo diferente de todos os spins vizinhos). Com isso, temos uma probabilidade de o sistema trocar para um estado de menor energia, onde novos estados com taxa de aceitação unitária enquanto todos outros estados terão uma taxa de aceitação muito baixa (dependendo da temperatura) resultando em uma probabilidade de transição pouco maior que , novamente atrasando a simulação.