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矩阵乘积态（MPS）是一维量子多体系统基态的标准张量网络表示，也是DMRG等广泛使用的模拟工具的基础。然而，尽管量子模型检验主要针对量子程序和通信协议（其时序性质沿时间轴表达）发展起来，但目前仍缺乏一个可比的框架来系统性地验证物理多体态的空间和尺寸依赖性质，其中系统尺寸是关键参数。本文旨在。本文朝着弥合这一差距迈出了一步。该团队提出线性链逻辑（LCL），这是一种空间逻辑，旨在指定周期MPS族随系统尺寸增长时具有物理意义的性质，例如环上的非平凡性和大尺寸渐近模式。该团队的方法建立在一个简单但强大的联系上：每个周期MPS自然在其虚拟空间上诱导出一个完全正映射（量子操作），因此MPS的许多定量特征可以通过该操作的重复应用来分析。利用这一视角，该团队推导出一种有效过程，用于计算给定尺寸下MPS内积的方法，并支持更丰富的LCL规范，而无需依赖暴力状态展开。然后该团队开发了近似模型检验算法，将合理边界与渐近结构分析相结合，从而实现对大规模系统尺寸的可扩展推理。在代表性MPS族上的实验表明，该团队的方法能够自动验证非平凡性并检测渐近空间模式，其方式是对传统数值技术的补充。