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具有单位Frobenius范数的张量是科学计算与量子物理等诸多领域的核心对象，可表征归一化特征向量和纯量子态。虽然张量链分解为处理高维问题提供了强大的低秩格式，但其本身并不强制保持单位范数约束。为此，该研究团队提出归一化张量链（NTT）分解，旨在通过张量链格式中的单位范数张量来近似目标张量。NTT分解的低秩特性不仅能节省存储与计算成本，还能保持基础的单位范数结构。研究人员证明固定秩NTT张量集合构成光滑流形，并推导出相应的黎曼几何，为几何方法的应用奠定基础。基于NTT框架，该工作提出了适用于低秩张量恢复、高维特征值问题、稳定子秩估计以及量子信道最小输出Rényi 2-熵计算的系列方法。数值实验表明，所提出的NTT方法具有卓越的效率和可扩展性。