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量子模拟器为研究强相关量子物质提供了强大的手段。然而，解释此类系统中的测量结果带来了重大挑战。在这里，我们提出了合成量子物质中信息提取的理论框架，以自旋玻色-爱因斯坦凝聚态实验中的量子猝灭为例。利用提供不同信息内容度量的非参数无监督学习工具，我们展示了一种与理论无关的方法来识别主要自由度。这使我们能够根据运算符的相关性对其进行排序，类似于有效场论。为了表征相应的有效描述，我们随后探索数据集的固有维度作为动态复杂性的度量。这揭示了数据结构的简化，这与所研究系统中时间相关的通用行为的出现相关。我们的无假设方法可以立即应用于各种实验平台。
量子模拟器中数据驱动的统计相关信息发现
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