随机张量网络中的多重熵(Multi-entropy):从最小多路割到复制对称性破缺的深度解析
本文深度剖析了随机张量网络(RTN)在大键维极限下计算Rényi多重熵的核心科学问题。详细论证了在Rényi指数n=2时,多重熵如何与图论中的最小多路割(Minimal Multiway Cut)建立严格的一一对应,并给出了退化极小元集的完全分类;同时,揭示了在n>2时,由于反射置换算子引入的复制对称性破缺(RSB)效应,导致传统最小多路割猜想失效的物理机理及全息启示。
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