多くの多体システムの熱状態からサンプリングするアルゴリズムは、しばしば制限された準安定状態に陥る。ここでは、著者らは、これらのトラップされたサンプルから真の根底にあるモデルをそれでも正確に回復できることを証明し、離散分布に対する厳密な学習保証を確立する。