量子伊辛模型动力学中偏差的几何膨胀对神经量子态构成挑战

研究以一维量子伊辛模型的淬火动力学为基准，通过监督式态重建给出比以往更紧的参数数量经验上界，排除了表示能力不足这一主要障碍。真正的问题在于量子几何张量（QGT）核的动态旋转会让原本无关的参数偏差突然获得物理意义，即偏差的几何膨胀，使无穷小时间相关变分原理（TDVP）难以精确求解。相同 TDVP 下矩阵乘积态解的稳定性表明，神经网络拟设的非线性是这种敏感性的来源。