本文提出了一种基于粗粒化转换的实空间重整化群方法，可以在不增加希尔伯特空间的情况下处理数量级为万级的量子自旋体系，发现了量子临界点时系统的基态纠缠按不同长度尺度分层。

Dec, 2005

我们使用投影纠缠度对量子多体系统进行描述，它们将矩阵乘积状态自然地扩展到二维及以上，并提出了一种有效率的算法来确定相关函数。我们利用这个结果构建了强大的数值模拟技术，以描述两个及更高维度自旋系统的基态、有限温度和演化。

Jul, 2004

我们使用变分蒙特卡罗方法，采用 Restricted Boltzmann 机器作为试探波函数的假设，研究具有代数衰减长程反铁磁相互作用的横向场 Ising 链中的量子相变。通过有限尺度扩展分析，利用序参量和第二 Rényi 熵，我们发现在小的衰减指数 α_LR 情况下，中心荷与 1/2 偏离，与短程 Ising 值非常接近的临界指数不同，支持先前提出的共形不变性破缺的情景。为了确定 Ising 普适性和共形对称性的临界点，我们对普适 Binder 比和相关函数的共形场论（CFT）描述进行了两个额外的测试。结果表明，在 α_LR <2 的情况下，两者都显示出明显偏离短程 Ising 类的现象。然而，对于 α_LR> = 2 的情况，对缩放相关函数进行仔细观察显示出从在 α_LR = 3 处验证的 CFT 的渐变变化，为临界点提供了一个大致的估计范围：2 ≤ α_LR < 3。

Aug, 2023

本文比较分析了重整化群方法与深度机器学习方法的相似之处，讨论了多尺度纠缠重整化算法在生成式分层贝叶斯网络中的应用，并证明了该算法仅涉及概率的明确评估，消除了采样的需要。

Jan, 2013

该研究讨论了利用人工神经网络编码量子多体波函数的方法，有效地模拟了二维空间中的量子物质的无平衡实时演化，并应用到横向场伊辛模型上，验证了该方法的准确性和可行性。

Dec, 2019

本文回顾了在研究具有特殊对称性的可积（可解决）模型与用于描述实际实验的无对称性的泛在非可积模型之间的关系中所取得的进展，并集中讨论了磁化率，在此基础上结合共形字符的费米表示，暗示了在 $H eq 0$ 时，用于将晶格与相关长度尺度相连接的比例理论可能是不完整的。

Mar, 2012

通过逆重整化群变换，使用机器学习算法构建规模最高达 128^3 的格点，以提取两个关键指数并讨论如何在无序系统的逆重整化群方法中引入数值精确性，从而在不使用专用超级计算机的前提下，为不断增大的格点体积生成精确配置的机会。

Oct, 2023

本研究通过局部筛选操作，将 2x2xn 量子系统中的多部分纠缠态进行分类，并展示除 GHZ 和 W 类 3 比特态外，存在九种本质不同的态，它们形成了一个五级偏序结构，其中包括所有 2x2xn 状态可以从一个最大纠缠态确定地准备，并讨论了一些诸如纠缠交换等的应用。

Jul, 2003

用精心构造的两个基（其中一个非正交）中的测量方法可以有效、有效地证明任何物理平台上双方高维状态及其纠缠度，并在光子轨道角动量中演示。

Sep, 2017

通过使用基于消息传递神经量子态结构的一种单一变分假设，我们对二维电子气（2DEG）的基态进行了统一描述，得到了比以前的最佳结果更低的基态能量，发现在密度范围内自动转变成 Wigner 晶体相，并在液态和 Wigner 晶体之间的中间态中存在增强的短程向列状自旋相关性。

May, 2024