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量子湍流跨越从系统尺寸L到愈合长度ξ的空间尺度，这使得当L≫ξ时，直接数值模拟(DNS)格罗斯-皮塔耶夫斯基(GP)方程的计算成本极高。该研究团队提出了一种基于矩阵乘积态(MPS)的GP方程求解器，通过截断弱跨尺度关联，实现对波函数的高效压缩。相较于DNS方法，该方案将内存使用量降低10倍至超过10,0倍不等。研究人员在非线性激发态(包括一维暗孤子与二维/三维量子化涡旋)上验证了该方法，成功捕捉了开尔文波传播、涡旋环发射(针对涡线重连情形)等关键动力学行为。对于由多重非线性激发态构成的湍流态，发现MPS表示的内存压缩率与孤子/涡旋密度直接相关。该工作还精确复现了两点关联函数和能谱的经典结果，其中以极小内存开销重构了不可压缩动能谱。这些成果证明了MPS拟设对量子湍流的表征能力，为利用以往不可企及的系统尺寸研究这种非平衡态、揭示潜在新物理现象开辟了道路。