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该团队构建了参数化的等距张量网络态（称为骨架态），可用于探索阿贝尔拓扑序的相变，并能高效部署在量子处理器上。研究人员获得了具有稳定有限关联长度的弦网定点变形，这些变形既通过守恒张量的虚拟对称性实现，也通过施加局部等距约束构建。这些骨架态通过共享临界点连接不同的拓扑相，从而提供了超越任意子凝聚相变的解析可解案例。 通过将这类二维张量网络映射到具有局部更新规则的一维随机自动机，该工作证明了任意权重广义泡利弦的期望值可通过经典方法高效计算。因此，这些骨架态不仅能作为阿贝尔拓扑序的组织原则，还为量子处理器提供了非平凡的测试平台。