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模拟无噪声量子动力学的经典方法面临一个根本性困境：当纠缠态达到饱和时，张量网络方法会变得低效，而泡利截断方法通常依赖于噪声或随机性。为弥合这一鸿沟，该研究团队提出“低权重泡利动力学”（LPD）算法，能在无噪声条件下高效近似短时动力学的局域可观测量。研究证明，只要量子态具有足够纠缠度，即使不假设随机性，截断误差也服从平均情况下的上限约束。反直觉的是，纠缠态——这一经典模拟的传统障碍——反而能减轻经典模拟误差。该工作进一步表明，这类纠缠态既可通过张量网络经典模拟生成，也可由近含噪量子设备制备。这些成果在现有经典模拟方法间建立了严格协同关系，并为量子模拟开辟了一条互补路径：通过降低长时动力学模拟所需的电路深度，从而扩展量子动力学可探索的范围。