蜂窝晶格Holstein模型中次近邻跃迁对超导与电荷密度波竞争的精细调控：基于DQMC与DEAC光谱分析的深度解析
本文基于行列式量子蒙特卡洛（DQMC）和微分进化解析延拓（DEAC）方法，深入探讨了蜂窝晶格Holstein模型中次近邻跃迁（t'）如何精细调控超导配对与电荷密度波（CDW）之间的竞争，揭示了能带工程在低维强关联体系中的核心调控机制。
解析延拓
量子蒙特卡洛解析延拓的破局者：正则化随机优化方法（RSOM）与字典学习深度解析
本文深度解析2026年最新提出的正则化随机优化方法（RSOM），该方法将指数级病态的解析延拓问题重构为自适应高斯字典学习，实现了逆问题条件数从10^17到个位数的跨越。
量子蒙特卡洛与费米子符号问题的几何破局：李-杨零点在有限温度下的演化及双步外推策略深度解析
本文基于李-杨零点理论，深入解析非相互作用一维环上多粒子模型在有限温度下的配分函数解析性质，揭示费米子符号问题的几何根源，并阐明双步外推策略如何绕过低温解析延拓的失效区。
解析延拓的数学终局：从 Slepian 信息论破译量子多体格林函数的奇异值结构
本文深度解析了由 Masayuki Ohzeki 提出的基于 Slepian 信息论的解析延拓内核解析奇异值结构理论，该研究通过将虚时间内核分解为通用动力学通道和统计规范变换，完美解决了长期困扰强关联物理与计算化学界的多体格林函数数值解析延拓难题。
深度神经网络在格林函数解析延拓中的应用：Assaad 等人的卷积架构深度解析
本文深度解析了 Würzburg 大学 Assaad 团队利用卷积神经网络解决量子多体物理中格林函数解析延拓这一病态问题的最新工作，探讨了改进训练数据生成与网络架构对提升谱密度重构质量的影响。