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。