Tensornätverk som löser supermoiré-gitter med miljarder platser Att stapla och lätt vrida atomärt tunna material har öppnat ett nytt sätt att konstruera kvantmateria. När två 2D-lager är feljusterade interfererar deras atomära rutnät och skapar ett större "moiré"-mönster, vilket omformar hur elektroner rör sig och interagerar. Dessa konstruerade mönster har redan avslöjat ovanliga supraledare, korrelerade isolatorer och topologiska faser. Men det finns en hake: även ett enda moiré-mönster kan motsvara en enhetscell med tiotusentals atomer. När flera moirémönster samexisterar för att bilda en super-moiré-struktur kan det effektiva systemet nå miljontals eller till och med miljarder platser – långt bortom vad standardsimuleringar i verkliga rum kan lagra eller diagonalisera, även i gles matrisform. Yitao Sun och medförfattare introducerar ett självkonsekvent tensornätverksramverk som kan hantera interagerande super-moiré-system med upp till en miljard platser. Nyckelidén är att helt undvika att lagra Hamiltonoperatorn som en enorm matris: istället kodar de den som en matrisproduktoperator (MPO) som verkar på en pseudospinkedja, och beräknar observabler via en Chebyshev-kärnpolynommetod implementerad direkt i tensornätverket. Rumsligt varierande hopp, Hubbard-interaktioner och till och med domänväggar representeras alla som kompakta tensornätverk, effektivt konstruerade med hjälp av kvantiska tensor-korsinterpolation snarare än brute-force-uppräkning av alla matriselement. Utöver det kör de en självkonsekvent medelfältsloop helt i MPO-form, där de får tillgång till lokala spektrala funktioner, magnetiseringsmönster och symmetribrutna tillstånd i 1D- och 2D-supermoirésystem: modulerade Hubbard-kedjor, grafenliknande gitter med domänväggar och till och med kvasikristallina mönster med ungefärlig åttafaldig symmetri. För det endimensionella fallet skalar beräkningskostnaden ungefär logaritmiskt med systemstorleken vid fast bindningsdimension och polynomordning – en dramatisk förbättring jämfört med traditionella verkliga rumsmetoder – och, avgörande nog, minneskraven förblir hanterbara även när Hamiltonoperatorn med en partikel skulle vara alldeles för stor för att lagras explicit. Utöver de specifika exemplen är detta arbete en mall för att hantera ultrastora korrelerade system genom att kombinera verkliga rymdsmodeller med tensornätverkskompression. Den tar "miljardplatsgränsen" för supermoiré-kvantmateria inom räckhåll och skapar en bro mellan tensornätverksmaskineriet som utvecklats för mångakroppsfysik, framväxande moiréplattformar och framtida utvidgningar mot verkliga rums-DFT och tidsberoende simuleringar. Papper: