张量网络态的Lanczos优化方法：原理、应用与创新探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代物理学研究中，多体系统的复杂性一直是理论与计算领域面临的重大挑战。多体系统包含大量相互作用的粒子，其量子态的描述随着粒子数增加呈现指数级增长，这就是著名的“维度诅咒”问题。例如，在凝聚态物理中，研究材料的电子结构和磁性时，需要处理包含大量原子和电子的体系；在量子化学里，计算分子的能量和性质也涉及到多电子体系的复杂相互作用。传统的数值计算方法在面对这类问题时，计算量和存储需求迅速膨胀，使得精确求解变得极为困难。

张量网络态（TensorNetworkStates,TNS）作为一种强大的工具