数值重整化群集成哈特顿截断：通用可积格子模型变形之路

我们提出一种混合格子哈特顿截断方法，将数值重整化群（NRG）与截断格子可积光谱相结合。该技术专为可积格子模型的通用变形而设计，NRG 实现对高能态的受控纳入。该方法比粗暴的截断更有效率地扩展基态集合，同时显著降低误差。我们在两种典型模型上展示其能力：磁场下的 Ising 链和量子 Ising 梯子。所得动力学结构因子准确捕捉了后者的低能本质物理，包括后者模型中 $E_8$ 和 $\mathcal{D}_8^{(1)}$ 激发，证明了该方法的计算效率与高性能。