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该研究团队通过最新提出的基础神经网络量子态框架，探究了具有近邻耦合键无序的二维受挫量子海森堡模型。这种方法能以单次变分优化实现对无序平均观测量高效精确的计算。大型晶格模拟显示，在热力学极限下磁长程序消失的相图扩展区域中，量子自旋玻璃态的特征量——重叠序参量仍保持有限值。这些发现得到基于大自旋展开的半经典分析支持，有力证明了与经典情形（自旋玻璃相在任何有限温度下都会消失）不同，量子自旋玻璃相能够抵抗量子涨落的扰动而保持稳定。