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量子动力学向混沌态的转变通过一种精细可调的混合随机矩阵系综进行量化。该团队提出的“混合高斯正交系综（mGOE）”在模拟“多体局域化（MBL）转变”时构成了一类教学友好的系统族，可通过连续调节实现从混沌相到局域化相乃至重尾局域化相的转变，为探索新物相提供了契机。研究人员通过数值模拟研究了mGOE谱特性在这些转变过程中的演化规律，结合经验谱密度、最近邻能级间距及相邻能隙比等指标——辅以统计不确定性量化——对量子混沌转变特征进行了计算分析，从而强化了转变证据的鲁棒性。由于经验谱密度形状随可调参数变化呈现的特殊形态，该工作将这种转变识别为“维格纳猫相”。mGOE中模拟的这些物相为研究“本征态热化假说（ETH）”及其相关转变提供了理想工具，代表了一类在不同局域化强度和无序强度下的物理系统家族。