論文の概要: Learning Inhomogeneous Heisenberg Hamiltonians in Nanographene Spin Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29281v1
• Date: Sun, 28 Jun 2026 08:59:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.869324
• Title: Learning Inhomogeneous Heisenberg Hamiltonians in Nanographene Spin Chains
• Title（参考訳）: ナノグラフェンスピン鎖における不均一ハイゼンベルクハミルトニアンの学習
• Abstract要約: 我々は、局所的、長さに依存しない機械学習手法を利用して、空間的に変調された交換相互作用を再構築する。 このアプローチをナノグラフェンスピン鎖で実証し, 近均一系と不均一系の両方を同定した。 本研究は,実効多体ハミルトニアンを用いた局所分光計測を橋渡しするための一般的な戦略を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inferring microscopic Hamiltonians from experimental data is a central challenge in quantum materials and quantum simulation. In low-dimensional spin systems, exchange interactions are often assumed to be spatially uniform, despite structural and environmental inhomogeneities that can locally modify the coupling. Here, we leverage a local, length-independent machine learning methodology to reconstruct spatially modulated exchange interactions directly from inelastic scanning tunneling spectroscopy maps. We demonstrate this approach with nanographene spin chains, identifying both near-uniform and inhomogeneous regimes across the synthesized magnets. The reconstructed models quantitatively reproduce the experimental spectra and recover the correct scaling of the excitation gap with system size. Our results establish a general strategy to bridge local spectroscopic measurements with effective many-body Hamiltonians.
• Abstract（参考訳）: 実験データから顕微鏡ハミルトンを推定することは、量子材料と量子シミュレーションにおける中心的な課題である。 低次元スピン系では、結合を局所的に修正できる構造的および環境的不均一性にもかかわらず、交換相互作用は空間的に均一であるとしばしば仮定される。 そこで我々は,非弾性走査トンネル分光図から直接空間変調された交換相互作用を再構成するために,局所的,長さに依存しない機械学習手法を利用する。 この手法をナノグラフェンスピン鎖を用いて実証し, 合成磁石間の近接均一構造と不均一構造の両方を同定した。 再構成されたモデルは、実験スペクトルを定量的に再現し、励起ギャップの正しいスケーリングとシステムサイズを復元する。 本研究は,実効多体ハミルトニアンを用いた局所分光計測を橋渡しするための一般的な戦略を確立した。

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