CTEMPO张量网络路径积分实现强耦合开放量子网络的精确数值模拟
Quentin W. Richter与Moritz Cygorek提出CTEMPO张量网络方法，通过演化梳状张量网络模拟强系统—环境耦合的非马尔可夫量子网络。单站点算法在自旋—玻色模型上相对既有方法实现数量级改进，并模拟了含62个谱密度峰的7位点Fenna-Matthews-Olson光合复合物；该方法还用于研究最多20个量子点与超欧姆声子 baths 耦合时的超辐射规模行为。
动态展示门槛：AI 前沿与应用 ≥ 70 分，量子方向 ≥ 62 分；已确认精选照常展示。
#张量网络
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arXiv · quant-ph CT-bMPS：利用边界矩阵乘积态在收缩树上近似张量网络收缩
作者提出CT-bMPS，通过将收缩树各边的边界张量和互补环境表示为矩阵乘积态，实现一般闭合张量网络的可扩展近似收缩。基于论文摘要，该方法利用约化转移矩阵进行局部压缩，使时间和内存成本对网络规模与键维度保持多项式关系，并在Ising配分函数、随机张量网络、踢动Ising动力学和量子纠错译码等基准中报告了相较现有通用近似方法的准确性与效率提升；优化收缩树和环境更新还可在不增加键维度的情况下改善准确率。
arXiv · quant-ph 通过簇展开采样实现高效量子蒙特卡罗
Jorge Sánchez-Segovia和Álvaro M. Alhambra提出一种在连接簇空间中进行采样的马尔可夫链算法，用采样替代簇展开的确定性穷举。