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研究表明，局域性为分层组织反流量子态波函数提供了自然原理。基于此，该团队提出了一类变分费米子态，称为分层反流（HB）波函数。HB的表达能力可通过路径深度\(K\)（反映反流关联范围）实现系统性的逐步提升。在半填充条件下，\(K=1\)的HB已能达到高能量精度，对于\(4\times 4\)至\(10\times 10\)的系统尺寸，精度约为\(0.5\%\)。在空穴掺杂浓度\(n_h=0.125\)时，该方法可高效扩展至\(12\times 16\)和\(16\times 16\)系统，且能量精度随\(K\)增大而系统性提高，清晰呈现条纹相。HB还支持局域-非局域分解，自然衔接神经量子态，同时具有紧凑表示和高效优化特性。该工作揭示了局域性作为反流量子态波函数自然组织原理的本质，为关联费米子系统的大规模模拟开辟了具有系统可改进性与可解释性的新框架。