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增强型树张量网络（aTTN）是通过在树张量网络基础上施加一层酉解纠缠算符构建的张量网络拟设。这些解纠缠算符能吸收系统部分纠缠特性，使得aTTN特别适用于模拟高维晶格系统——即使遵循面积律的量子态，其纠缠度也会随晶格尺寸增大而提升。本讲义详细阐述了aTTN算法的实现方案，提出了基态搜索的变分算法，探讨了可观测量测量方法，并在Quantum TEA库中提供了开源实现。该研究团队针对方形晶格量子伊辛模型和三角晶格海森堡模型（最多32×32个自旋），系统测试了不同参数和超参数下的基态搜索性能。基准测试结果表明，相较于矩阵乘积态和树张量网络，aTTN在特定参数区间内能实现计算成本与精度的优势平衡。