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科学家提出新型张量网络算法，对高斯玻色采样的经典模拟性能更优

最近，一个国际研究团队提出了一种经典的张量网络算法，该算法可对高斯玻色采样进行经典模拟，并在光子损失率高的情况下可显着降低复杂度。与传统的热态近似算法相比，该算法具有更高的精度和更好的泛化性能。通过这种算法，该团队模拟了迄今为止在实验中实现的最大规模的高斯玻色子采样。

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