多体局域化相中携带长程关联的猫态

尽管过去十年付出了巨大努力，随机场海森堡链的高能相图仍然难以理解，特别是强无序下预期的非遍历多体局域化（MBL）区域的本质。在本工作中，我们通过研究穿越整个系统的强关联自旋对的罕见非典型事件的统计来重新审视这一典范模型。它们出现在出乎意料强的无序下，即在标准估计无法探测到任何不稳定性的区域中。随后我们将这些非常特殊的高能本征态——它们表现出全系统的O(1)关联——识别为共振猫态的近简并对，形式为|Φ±⟩ ∼ |α₁⟩ ± |α₂⟩，其中|α₁⟩和|α₂⟩为自旋基态。我们为这一展现全系统纠缠的新类本征态提出了一种简单且通用的解析描述。该解析试探解引导我们在指数级大的多体谱中寻找罕见的隐藏猫态。这也使得对这些非传统对的微观结构进行系统的数值检验成为可能，这些对出现在广泛的无序强度范围内。鉴于MBL问题的近期研究和持续争论，我们的结果为这一非常活跃的领域提供了新的视角和富有启发性的挑战。