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时间切片技术已成为将半经典传播融入实时路径积分表述并恢复完整量子力学动力学的重要策略。其核心步骤是将随时间演化的波函数分解为高斯波包叠加态。本研究提出了一种无需数值积分的高斯波包分解变分框架，将其重新定义为优化问题——通过选择高斯波包参数来最大化与演化波函数的交叠度。该团队采用自编码-解码神经网络进行优化，在传播过程中自适应地重新优化表征。分解中的每个波包既代表底层半经典流形的局域化片段，又保持所有自由度间的完整关联性。这种变分自适应高斯分解（VAGD）方法可产生紧凑的高斯展开，为时间切片半经典量子动力学提供了可扩展的实现路径。该方法具有普适性，当应用于解冻高斯近似（TGA）模拟的时间切片时，能够以系统化方式将半经典结果提升至全量子力学结果的精度。