面向量子杂质模型的 Grassmann 含时矩阵乘积算符

含时矩阵乘积算符（TEMPO）方法充分利用 Feynman-Vernon 影响泛函，是处理玻色杂质问题的最先进张量网络方法。然而，对于费米杂质问题，Grassmann 路径积分阻碍了该方法的应用。我们发展了 Grassmann 含时矩阵乘积算符，即 TEMPO 的完整费米类比，其可直接处理 Grassmann 路径积分，且数值代价与玻色对应方法相近。我们进一步提出一种 zipup 算法，在运行过程中计算期望值而无需显式构建单个大型增广密度张量，从而在原始 TEMPO 基础上提升了效率。我们的方法相较于现有张量网络方法具有更优的复杂度标度，并在单杂质 Anderson 模型的非平衡动力学上展示了其性能。我们的方法解决了将 Grassmann 路径积分转化为高效数值算法这一长期存在的问题，可能显著改变基于张量网络的杂质求解器的应用格局，并可应用于开放量子物理与凝聚态物理中更广泛的问题。