纳米石墨烯自旋链中非均匀 Heisenberg 哈密顿量的学习

从实验数据推断微观哈密顿量是量子材料和量子模拟中的核心挑战。在低维自旋系统中，尽管结构和环境的不均匀性会在局部改变耦合，交换相互作用通常被假设为空间均匀的。在此，我们利用一种局部的、与长度无关的机器学习方法，直接从非弹性扫描隧道谱图中重建空间调制的交换相互作用。我们以纳米石墨烯自旋链为例演示了该方法，并在合成的磁性体系中识别出近均匀和非均匀两种区域。重建的模型定量地再现了实验光谱，并恢复了激发隙随系统尺寸变化的正确标度关系。我们的结果建立了一座连接局部光谱测量与有效多体哈密顿量的通用策略。