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从实验数据中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可能局部改变耦合，但交换相互作用通常被假定为空间均匀。该研究利用一种局域的、与长度无关的机器学习方法，直接从非弹性扫描隧道能谱图中重建空间调制的交换相互作用。该团队在纳米石墨烯自旋链上演示了这种方法，识别出合成磁体中接近均匀和非均匀的两种状态。重建模型定量复现了实验能谱，并恢复了激发隙与系统尺寸的正确标度关系。该研究成果建立了一种连接局域能谱测量与有效多体哈密顿量的一般性策略。