基于奇异值分解的诊断方法在具有时间反演对称性的非厄米多体局域化系统中的局限性

奇异值分解(SVD)已被用于构建非厄米多体系统的类厄米诊断量,但其在识别多体局域化(MBL)相变——尤其是时间反演对称性(TRS)保持体系中的可靠性仍不明确。本研究在具有非互易跃迁的TRS保持型非厄米硬核玻色子链中,以精确对角化(ED)为基准,评估了基于SVD的诊断方法。研究人员考察了三种典型势场:准周期势、无序随机势和斯塔克势,对比了谱统计、半链纠缠熵、逆参与率及谱形状因子等指标。对于准周期势和无序模型,ED给出的相变判据具有自洽性,而SVD会系统性高估临界无序强度,并可能导致相归属误判;但在无无序的斯塔克模型中,ED与SVD对临界倾斜场的定位结果一致。该工作表明,虽然基于SVD的诊断能反映定性趋势,但普遍而言无法可靠地定量确定TRS保持型非厄米多体系统中的MBL相变点。

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提交arXiv: 2026-02-07 04:10

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