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该团队引入了一种规约传播方法，用于将一般的张量网络态近似转换为具有指定正交中心的等距张量网络态形式。在一维情况下，这种传播是精确的，因为由QR分解或奇异值分解产生的非等距因子仅支撑在单个虚拟键上。然而，在高维网络中，单个局部步骤可能有多个传出方向，并且残余因子通常无法分解为独立的单键贡献。研究人员通过将局部张量（或收缩后的局部簇）近似表示为结构化项来克服这一局部障碍，这些结构化项由一个等距因子与输出支路因子的张量积相乘组成。等距因子保留在当前站点或簇中，而输出支路因子则沿传播方向被吸收到相邻张量中。该构造为规约传播提供了局部截断准则，并通过增加保留项的数量或扩大局部簇，为精化提供了一条实用途径。在随机张量以及Kitaev自旋液体的环气体张量表示上的基准测试表明，这种精化方法既能降低局部残差，也能减少累积传播误差。对于环气体张量，两个结构化项可将局部残差降低至数值精度级别；将局部对象从2进2出簇扩大到4进2出和6进2出簇，可同时降低蜂窝晶格规约传播中的局部截断误差和累积误差。这些结果表明，与传播兼容的局部分解是近似等距化的有用构建模块，并可作为变分等距张量网络态算法的潜在初始化器或预处理器。