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该研究通过图论建模考察了伊辛自旋网络中的可积-混沌转变及信息加扰。将自旋表示为顶点，并通过路径图、埃尔德什-雷尼图和瓦茨-斯特罗加茨拓扑上的邻接矩阵表示相互作用，该团队证明了长程耦合与异质性度分布会极大加速量子信息传播。哈密顿量包含局域和归一化的非局域相互作用；调节非局域耦合强度和场异质性可打破可积性。为量化加扰，研究人员采用了二分互信息和三分信息。增大非局域相互作用后，三分信息降至大负值，标志着深度信息加扰。超时有序关联器在早期呈指数增长，产生的量子李雅普诺夫指数随控制混沌区的参数系统化标度。此外，Krylov复杂度揭示了混沌相中算符的快速增长，其动态与OTOC和互信息同步。在能谱上，转变表现为从泊松型到维格纳-戴森型能级间距统计的过渡。谱形状因子呈现典型的斜率-下降-斜坡-平台结构，从而可提取Thouless时间和海森堡时间。尤为关键的是，缩短的Thouless时间与加速的信息加扰和算符加扰高度相关。最终，该工作建立了一个统一框架，将网络拓扑与信息论、算符及能谱诊断手段联系起来，为量子多体系统中的热化与非平衡动力学提供了深刻见解。