物语 | 量子磁体的有效自旋哈密顿量
科海拾贝
Research Highlights
本期我们介绍的工作是中国科学院理论物理研究所李伟副研究员发表在Chin. Phys. Lett.上的论文 Learning the Effective Spin Hamiltonian of a Quantum Magnet 和另一篇发表在Nature Communications 上的紧密相关的论文Identification of magnetic interactions and high-field quantum spin liquid in a-RuCl3
(doi.org/10.1088/0256-307X/38/9/097502)
(doi.org/10.1038/s41467-021-24257-8)
论文简介
本工作将热力学张量网络多体计算与机器学习中的高效优化方法结合，发展出量子磁性材料微观模型的自动寻参方法，提供“破解”低维磁体量子磁学基因——微观自旋模型的系统解决方案。
摘要原文
To understand the intriguing many-body states and effects in the correlated quantum materials, inference of the microscopic effective Hamiltonian from experiments constitutes an important yet very challenging inverse problem. Here we propose an unbiased and efficient approach learning the effective Hamiltonian through the many-body analysis of the measured thermal data. Our approach combines the strategies including the automatic gradient and Bayesian optimization with the thermodynamics many-body solvers including the exact diagonalization and the tensor renormalization group methods. We showcase the accuracy and powerfulness of the Hamiltonian learning by applying it firstly to the thermal data generated from a given spin model, and then to realistic experimental data measured in the spin-chain compound copper nitrate and triangular-lattice magnet TmMgGaO4. The present automatic approach constitutes a unified framework of many-body thermal data analysis in the studies of quantum magnets and strongly correlated materials in general.
(doi.org/10.1088/0256-307X/38/9/097502)
The frustrated magnet α-RuCl3 constitutes a fascinating quantum material platform that harbors the intriguing Kitaev physics. However, a consensus on its intricate spin interactions and field-induced quantum phases has not been reached yet. Here we exploit multiple state-of-the-art many-body methods and determine the microscopic spin model that quantitatively explains major observations in α-RuCl3, including the zigzag order, double-peak specific heat, magnetic anisotropy, and the characteristic M-star dynamical spin structure, etc. According to our model simulations, the in-plane field drives the system into the polarized phase at about 7 T and a thermal fractionalization occurs at finite temperature, reconciling observations in different experiments. Under out-of-plane fields, the zigzag order is suppressed at 35 T, above which, and below a polarization field of 100 T level, there emerges a field-induced quantum spin liquid. The fractional entropy and algebraic low-temperature specific heat unveil the nature of a gapless spin liquid, which can be explored in high-field measurements on α-RuCl3.
(doi.org/10.1038/s41467-021-24257-8)
作者信息
李伟，博士毕业于中国科学院大学，曾在德国慕尼黑大学从事博士后研究，现任中国科学院理论物理研究所副研究员，研究方向是量子多体物理，包括关联电子系统和量子磁性物质理论，张量重正化群计算方法等。
寻幽问径
Scholar Insights
我们有幸采访到了本文通讯作者李伟副研究员，以了解他的研究思路和研究心得。
您开展这个研究的动机是什么？为什么这个方向会吸引您？
李伟：阻挫量子磁性材料中孕育着十分新颖有趣的新奇物态，提供了关联量子多体物理内涵丰富、独具魅力的研究平台。特别是，这个领域沟通了深刻的多体理论和前沿的凝聚态物理实验：不少量子磁性材料是所谓的模型材料，对其开展精确多体计算，可以预言实验，并对其中新奇的量子物态与效应开展观测。
完成这个研究需要采取什么特殊的计算方法/实验手段？
李伟：在研究中我们充分运用了自主发展的量子多体计算方法。这是我们研究组在过去几年中工作的重点，通过努力我们发展了目前国际先进的有限温度张量重正化群方法来精确计算阻挫自旋模型等的热力学性质。
研究过程中遇到的最大困难是什么？最后如何克服了？
李伟：在阻挫量子磁体的研究中，我们首先要确定其微观模型，这是一个量子多体逆问题，精确的寻参需要开展大量的多体计算，十分困难。通过与物理所王磊和首师大冉仕举等专家讨论，我们发现可以借鉴机器学习中先进的超参数优化数学方法，大大减少计算量，从而高效的解决这个问题。
您对研究结果满意吗？具体在什么方面取得了突破进展？
李伟：我们在CPL工作中发现通过多体计算分析热力学数据，量子磁性材料的微观模型寻参这个多体逆问题是可以被高效的求解的，从而为自旋液体材料的探索打开研究的新思路，这是我们最满意的地方。随后在Nature Communications论文中，我们在Kitaev自旋液体候选材料a-RuCl3的研究中应用此方法得到很好结果，印证了我们的想法。
您的合作者如何看待这个研究的？您认为其他同行会如何看待这个研究？
李伟：CPL工作是与我的3位研究生一起完成，感谢几位研究生的辛苦付出。特别是于思拙和高源同学编写了大量的代码，并将我们的程序包开源在https://github.com/QMagen，希望量子磁性理论与实验的同行关注、使用并提出宝贵意见。
论文在投审稿过程遇到了什么让您记忆深刻的事情？
李伟：CPL Express Lett.栏目编辑非常高效和周到的工作给我们留下了深刻印象，非常高兴选择了CPL Express Lett.来发表我们的新工作，并衷心祝愿中国物理期刊越办越好。
该研究会对相关领域做出什么贡献或影响？
李伟：量子磁性物质与材料的研究是凝聚态物理的重要研究领域，但其研究尚存在瓶颈，比如实验上往往难以完全确认其中的自旋液体态等新奇量子物态与效应等。我们的系列工作想强调的是“欲寻其态，先寻其参”：把材料的模型参数找出来，就能开展多体计算澄清其中的量子物态，作出新的实验预言，通过这样的精确多体研究范式，理论和实验携手推动领域不断发展。
您将会继续深入相关的研究工作吗？有什么具体的期待？
李伟：我们的量子磁性材料研究刚刚开始，发表在CPL的工作就是建立量子磁性材料多体研究范式的一环，而Nature Commun.工作例证了该方案的可行性。希望有越来越来的量子磁性材料依此框架被清晰理解，并最终建立他们的自旋相互作用信息的“基因”库，方便这些磁性材料在未来量子技术中的应用。
您认为在您的研究生涯中，谁（哪几位）曾给予了您很大的支持与帮助？
李伟：首先要感谢我的博士导师国科大苏刚老师，是他将我引入多体物理和量子磁性研究的大门，他对研究的热情和追求卓越的态度永远是我学习的榜样。Jan von Delft是我在慕尼黑大学博士后期间的合作导师，给我提供了非常宽松自由的研究环境和支持。还要感谢物理研究所的向涛老师、清华大学张广铭老师、上海交大王孝群老师等在我的研究生涯中给予的非常重要的指导和关键的帮助。另外，近期量子磁性研究的理论和实验合作者们也给了我很多帮助，如港大孟子杨，复旦戚扬，南大温锦生，北航龚寿书，人大刘正鑫、于伟强老师等，在此一并感谢。
您最敬仰的科学家是哪一位？简述原因。
李伟：K. G. Wilson，他将重正化群引入统计物理研究，并开创了现在枝繁叶茂的重正化群多体数值计算领域。
您对年轻学生和青年科学家有哪些建议？
李伟：对凝聚态理论工作者来说，与实验工作者交流讨论，也许是帮助建立直观物理图像非常有帮助的方式。
设计：阿泽
排版：由理
美编：农民
责编：理趣
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