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该研究团队近期在结合Clifford电路与张量网络（TN）状态方面的进展表明，经典可模拟的解纠缠器能显著降低纠缠度，从而缓解TN模拟中的键维度瓶颈。本工作开发了一种基于Grassmann张量网络的变分TN框架，该框架在保持局域性的同时原生编码费米子统计特性。通过在费米子形式体系中引入局部定义的Clifford电路，该团队模拟了紧束缚模型和t-V模型等基准模型。结果表明，Clifford解纠缠消除了纠缠的经典可模拟分量，导致键维度降低并提高了基态能量估计的精度。值得注意的是，对Clifford电路施加自然的Grassmann偶性约束后，解纠缠门数量从720个大幅减少至仅32个，实现了更高效的实施方案。这些发现凸显了Clifford增强型Grassmann张量网络作为研究强关联费米子系统的可扩展且精确工具的潜力，尤其在更高维度系统中。