基于贝叶斯推断从磁图像重建电流密度

电子输运是凝聚态物理与材料科学中诸多现象的核心。磁成像是一种用于探测材料与器件中电流的非侵入式工具。由电流产生的磁场单一分量的图像可重建出二维电流密度。本工作中，我们在贝叶斯推断框架下处理该重建问题，即给定磁探针获取的图像，求解最可能的电流密度。为施加合理的电流密度，采用先验将非物理特征（如像素间振荡或器件边界外的电流）关联以代价。相较以往工作，我们的方法无需解析可处理的先验，因而可灵活使用此前在电流重建中未被探索的先验。此处我们实现了若干具有理想性质的此类先验。施加先验的一个难点在于选择最优强度。我们描述了一种确定先验适当强度的经验方法。我们在数值生成的算例上测试了该方法。我们的代码以名为 \texttt{pysquid} 的开源 \texttt{python} 包发布。