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张量网络重整化群（TNRG）是一种精确的数值实空间重整化群方法，可用于研究量子与经典系统中的相变现象。作为相变的重要类型，连续相变通常伴随着各种对称性的自发破缺。然而目前对TNRG中对称性的理解主要局限于全局在位对称性（如U(1)和SU(2)）。本文通过研究具有最近邻排斥作用的硬方格点阵气体模型，展示了如何在二维TNRG中融入晶格对称性（包括反射与旋转）及PT对称性。选择该模型是因为其物理机制清晰，且存在两个对称性破缺（晶格对称性与PT对称性）的连续相变。具体而言，该研究团队在粗粒化张量网络中给出了这些对称性的准确定义，并提出融合这些对称性的TNRG方案。通过估算模型两个相变的临界参数与标度维度，研究人员验证了所提方法的有效性。本文的技术进展使得二维TNRG发展成为一种更完备的数值方法。