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Gross-Pitaevskii方程及其对耗散性和偶极性气体的推广形式，在描述冷原子气体动力学、极化激元及其他非线性系统方面具有重要价值。然而某些应用场景中数值模拟可实现的网格间距会成为限制因素，特别是在描述湍流动力学和偶极-偶极相互作用短程效应时。该研究团队探索了张量网络在这些系统中的应用——与流体和等离子体动力学领域的相关研究类似——这种物理启发式的数据压缩技术使大规模空间网格的模拟成为可能，而直接数值模拟对此将束手无策。通过分析涉及涡旋形成的不同非平衡案例，研究人员发现这些方法具有显著优势，特别是结合量子傅里叶变换的矩阵乘积算子表示时，能同时适用于基态计算和时变动力学研究的谱方法。这些方法的高效性对动力学生成态的结构具有深刻物理意义，并为现有方法难以处理的冷气体实验提供了新的研究路径。