tensor-network-research

当用户询问关于张量网络、张量分解（CP、Tucker、HOSVD、HOOI、张量链/TT、矩阵乘积态/MPS、张量环/TR、分层Tucker/HT、PEPS、MERA、TTN、LPS、PARAFAC、随机/流式/稀疏/非负/正交分解）、流形上的张量优化（黎曼、Grassmann、Stiefel、固定秩、商空间、ALS、块坐标、近端、信赖域、投影梯度、Łojasiewicz/KL收敛）、张量的数值线性代数（SVD、QR、特征值、极分解、随机SVD、Lanczos、Arnoldi、预条件处理、矩阵补全）、张量网络算法（DMRG、TEBD、TDVP、扫描、规范形式、正交中心、键维数、纠缠熵）、张量网络机器学习（Born机、神经量子态、张量化神经网络、LoRA、张量化Transformer、大语言模型压缩）、论文写作（PRX/JMLR/NeurIPS/ICML/ICLR/Nature风格）、论文阅读、算法设计、NumPy/SciPy/PyTorch/JAX/TensorNetwork/ITensor/TeNPy/quimb/opt_einsum编程，或张量网络领域的实验设计时，使用此技能。触发短语包括：“张量分解”、“矩阵乘积态”、“张量链”、“张量网络”、“PEPS”、“MERA”、“DMRG”、“Born机”、“张量化Transformer”、“Grassmann上的黎曼优化”、“TT秩”、“CP秩”、“HOSVD”、“张量的ALS”、“张量回归”、“基态搜索”、“纠缠熵界”、“张量补全”、“TT-SVD”、“量子启发机器学习”等。

模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-16 05:45）：当用户询问关于张量网络、张量分解（CP、Tucker、HOSVD、HOOI、张量链/TT、矩阵乘积态/MPS、张量环/TR、分层Tucker/HT、PEPS、MERA、TTN、LPS、PARAFAC、随机/流式/稀疏/非负/正交分解）、流形…
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。

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版本	存档时间	内容哈希	内容
v1	2026-11-16 05:44	5f2836ce	可取

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