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湍流反应流的直接数值模拟（DNS）数十年来一直是重要研究课题。准确预测湍流对反应物转化速率的影响，以及化学反应对流体动力学的后续影响，始终是燃烧建模中的挑战。DNS的核心问题在于处理由湍流与化学复杂相互作用产生的广泛时空物理尺度。该工作开发了一种新型计算方法，被证明可作为DNS的可行替代方案。该框架采用矩阵乘积态（MPS）——一种源自计算多体物理学的张量网络形式。MPS作为成熟的理论假设，能高效表征凝聚态系统中多种量子态，相比精确对角化方法可实现内存需求的指数级压缩。鉴于MPS在量子物理中的成功应用，该研究团队将这一假设拓展至传统领域之外，特别是计算流体动力学领域。研究中采用MPS对非反应与非预混化学反应条件下的剪切流进行数值模拟，结果表明所有输运变量的内存占用减少30%，且与DNS结果高度吻合。该假设准确捕捉了所有关键流动特性，包括放热性与可压缩性导致的混合减弱，以及高马赫数下涡流冲击波的形成。针对更高雷诺数DNS数据的先验分析显示，部分输运变量压缩率高达99.99%。这种压缩水平令人振奋，为MPS应用于复杂湍流燃烧系统模拟提供了有力支持。