自旋玻璃的逆重整化群

我们提出逆重整化群变换，以在自旋玻璃研究中为尚未被超级计算机或大规模模拟触及的晶格体积构建近似构型。具体而言，以三维 Edwards-Anderson 模型为例，从体积 $V=8^{3}$ 的晶格出发，我们采用机器学习算法构建缩放至 $V'=128^{3}$ 的晶格，并借此提取两个临界指数。最后我们讨论了如何在无序系统的逆重整化群方法中纳入数值精确性，从而在不使用专用超级计算机的情况下，为不断增大的晶格体积开启可持续且节能的精确构型生成途径。