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该研究团队提出了一种针对Herman-Kluk半经典传播子的精细化网格划分方案（Filinov滤波技术），该方法采用逆魏尔斯特拉斯变换并结合网格尺寸与网格数量的最优比例缩放——这一技术此前仅应用于退相干表征领域。在新方法中，网格中心点的采样密度与网格尺寸形成动态关联，从而实现对系统初始态所覆盖相空间的高效采样。该方案的核心优势在于：与标准网格划分不同，当轨迹数趋近无穷时能收敛至原始Herman-Kluk结果，而在单条轨迹情况下则退化为解冻高斯近似。研究人员通过计算可积系统与混沌模型的自相关函数及光谱，验证了该精细化网格方案的性能表现。