近年来，人们陆续提出了一些基于数值重整化群技术的方法。其中包括密度矩阵重整化群（DMRG）方法，这一重要算法是迄今为止计算一维和准一维体系最为准确的数值方法，还有由DMRG方法派生出的转移矩阵重整化群以及结合了量子信息中的纯化概念和含时DMRG技术发展出的有限温度DMRG方法等。这些方法都基于DMRG算法，计算时需要将整个格点分成系统和环境两块，故而推广到更高维的情形时遇到了棘手的瓶颈。人们因此尝试探索另外的途径，提出了张量网格重整化群方法。在过去的几年中，研究人员提出了一些有效的张量网格算法，其中包含粗粒化的张量重整化群，基于纠缠对投影态的张量网格算法，纠缠重整化，无穷时间演化块消减算法，以及纠缠过滤张量重整化群方法等。几乎所有这些算法都用来计算两维量子格点模型的基态特性，无法直接用于研究两维量子体系有限温度下的热力学性质。由于实验数据都是在有限温度下获得的，为了直接与实验进行比较，发展有限温度下的高效理论计算方法就变得十分必要。