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张量网络技术正日益成为求解所谓“量子化表示”(quantics representation)偏微分方程的流行工具。其优势在于空间分辨率仅与网格点数量呈对数关系，这使其在存在两个及以上差异巨大的特征长度尺度时极具吸引力。 第一代技术直接套用现成的张量网络工具包算法（如著名的密度矩阵重整化群DMRG算法）来解决此类问题。但这些算法原本是为量子磁性等问题设计的——其中不同自由度（如自旋）具有等效作用。而在量子化表示中，不同自由度对应不同尺度的物理现象，其作用并不等同。 本研究展示：通过借鉴多重网格方法思想，针对上述特性定制张量网络算法，可获得更快且更稳健的收敛效果。该团队在二维、三维和四维空间的线性问题（泊松方程）和特征值问题（薛定谔方程）上验证了该方法。模拟涉及高达2^80个网格点的情况，研究认为这对传统方法将构成极大挑战。