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该团队开发并运用通用的树状张量网络（TTN）来计算两个模型系统的振动光谱：一组64维耦合谐振子及乙腈分子。研究人员探索了多种树状架构，包括从矩阵乘积态（MPS）的简单线性结构，到仅叶节点携带物理分支的树结构（如多层多构型含时Hartree方法ML-MCTDH的基础假设），再到允许所有节点具备物理分支的更通用树结构。此外，该工作实现了局部最优块预条件共轭梯度法（LOBPCG）和逆迭代法作为本征求解器。通过对计算时间和精度的全面基准测试，研究证实所有TTN结构均可实现亚波数精度的振动光谱计算。其中MPS与三腿树状张量网络态（T3NS）耗时相近，而仅含叶节点的树结构计算时间显著增加。所有数值模拟均通过PyTreeNet完成——这是一个专为灵活张量网络计算设计的Python软件包。