从显式序参量探测推断奇异磁体的隐藏对称性

非常规磁体可借由高对称点映射为简单铁磁体。关于常规铁磁系统的知识便可迁移以洞察更复杂的序。本文展示一种无监督且可解释的机器学习方法如何被用于在不具备任何系统先验知识的情况下搜索非常规磁体中的潜在高对称点。该方法应用于蜂窝晶格上的经典 Heisenberg-Kitaev 模型，其中我们的机器学习了显现其隐藏 $O(3)$ 对称性的变换，而未使用这些高对称点的数据。此外，我们阐明，与 stripy 和 zigzag 序相反，一组 $D_2$ 与 $D_{2h}$ 序矩阵对 Heisenberg-Kitaev 模型中的磁化给出了更完备的描述。另外，我们的机器还学习了相边界处的局域约束，其显现出一种子维对称性。本文强调了显式序参量对多体自旋系统的重要性，以及机器学习技术物理应用中可解释性的性质。