Jiwei Tian

多体纠缠的判定不再依赖重构完整密度矩阵或预设的纠缠判据。EntNet把一维自旋链上二至四体的Pauli关联整理成局域基变换下不变的表示，稀疏筛选出16个特征通道，再用带旋转位置编码的Transformer学习这些特征沿链的空间排布。在有限温度XY链基准上，它仅凭这些低阶可观测量的期望值就达到100% AUROC，并在2000个构造性可分离态上把假阳性率控制在0.003；同一模型不经重训即可迁移到XXZ、阻挫J1–J2与随机局域哈密顿量族以及更长的链。

多体纠缠的判定不再依赖重构完整密度矩阵或预设的纠缠判据。EntNet把一维自旋链上二至四体的Pauli关联整理成局域基变换下不变的表示，稀疏筛选出16个特征通道，再用带旋转位置编码的Transformer学习这些特征沿链的空间排布。在有限温度XY链基准上，它仅凭这些低阶可观测量的期望值就达到100% AUROC，并在2000个构造性可分离态上把假阳性率控制在0.003；同一模型不经重训即可迁移到XXZ、阻挫J1–J2与随机局域哈密顿量族以及更长的链。