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该研究团队开发了一种基于量子张量链（QTT）格式的张量网络框架，用于高效求解描述平均场理论下玻色-爱因斯坦凝聚态的Gross-Pitaevskii方程（GPE）。通过采用时间依赖变分原理（TDVP）和梯度下降法，研究人员在QTT结构中精确处理了GPE的非线性特性。该方法能以大幅降低的计算成本实现高精度模拟。该工作对BEC基态和动力学（包括涡旋晶格形成和呼吸模式）进行了基准测试，结果表明其性能优于传统网格方法，且饱和键维数特性确保了长期演化的稳定性，从而确立了QTT在非线性量子模拟中的重要工具价值。