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该研究团队通过对波函数快照数据集进行主成分分析，研究了非平衡量子动力学。研究表明，对数据集进行特定变换可最大化第一主成分的信息量，并进一步建立其与特定可观测量之间的关联。这种关联性使得研究人员能够解释通过此类降维方案所揭示的动力学特征。研究团队以海森堡自旋链从不同初始态出发的量子动力学为例进行验证，并将该方法进一步扩展至高阶关联量的提取。该框架同样适用于其他基于降维方案的无监督机器学习方法，对包括高维体系在内的量子模拟器实验具有重要参考价值。