数值重正化群算法（numerical renormalization group algorithm），理学-物理学-凝聚态物理学-理论和计算凝聚态物理-计算凝聚态物理学-数值重正化群，20世纪70年代由美国物理学家威耳孙提出的，利用重正化群变换，求解近藤或量子杂质模型等量子力学系统所有本征值和本征态的一种数值算法。这是一个逐渐将高能态积分掉，通过重正化变换，依次得到低能有效哈密顿量的过程，体现了重正化群方法的非微扰本质。数值重正化群算法的基本思路是：①利用兰措什算法（Lanczos algorithm），将近藤或量子杂质等量子力学模型映射到一个离散的一维线性链。该链的最左端是量子杂质，连接到传导电子（或库粒子）形成的一维链，对应能量尺度的对数离散化，其中是标度因子（图1）。图1 传导电子的对数离散化②沿着链的方向，每增加一个“格点”，表示更低能量自由度的态被加到系统中，通过重正化变换，依次建立个格点与个格点哈密顿量的关系。③利用迭代方法，从量子杂质出发，依次增加一个“格点”，对角化哈密顿量，得到所有本征值和本征矢，图中是杂质哈密顿量，对应传导电子对数离散化“格点”（图2）。