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量子模拟器实验的最新进展使得通过多体构型的单次快照测量，以前所未有的方式研究量子多体态成为可能。本文提出了一种可直接应用于此类快照数据的精确重整化群（RG）变换方法——SnapshotRG。该工作在实空间运行，同时能直接转化为测量构型抽象数据空间的重整化群，为更广义层面表征量子多体系统提供了框架。研究人员证明，在连续相变点附近的数据空间快照数据集呈现自相似性，这解释了最近观察到的所谓“波函数网络”的标度无关性现象。由此，标度不变性已超越传统低阶关联函数的范畴，延伸至快照数据集所包含的量子态完整统计结构。该方法的实施仅需神经网络量子态等数值方法或任意量子模拟平台生成的快照数据，为表征量子相变和量子物质临界现象提供了通用工具。