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该团队开发了一种线性规划方法，用于从量子场论中的静态基态关联函数中提取动力学信息。研究团队将Källén-Lehmann反演重构为凸优化问题，其思路与Lawrence近期的方法[arXiv:2408.11766]类似。该方法可直接通过近似等时两点函数，稳健地估计出涂抹谱密度、实时传播子以及质量间隙，同时还能给出关联函数误差的后验下界。研究人员在1+1维φ4模型上对该方法进行了测试，使用变分近似方法——相对论性连续矩阵乘积态——来获取连续体系和热力学极限下的精确关联函数。所得质量间隙与重整化哈密顿量截断及Borel重求和微扰理论在广泛耦合范围内保持一致，证明单一时片即可恢复精确动力学数据。