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自学习蒙特卡洛方法 -- 通过提取描述系统低能有效模型的自学习过程，设计出优化的更新方法，克服量子多体系统蒙特卡洛模拟中临界慢化和接收概率低等瓶颈- - 自2016年提出以来，已经在凝聚态量子多体问题相变和临界现象研究中取得不少重要成果，受到广泛关注[1]。该方法在量子多体问题大规模数值计算领域中的应用，正在逐步深入[2, 3]。伴随着石墨烯，尤其是最近魔角石墨烯体系中新的实验结果不断涌现，人们对...

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