高次元非線形動的システムのボルテラ級数を用いた同定は大きな可能性を秘めているが、次元の呪い（curse of dimensionality）の影響により、著しく制限されてきた。トensor Network（TN）手法の一つである修正交替線形解法（MVMALS）は、ボルテラカーネルに見られる低ランク構造を活用することで、この分野における画期的な進展をもたらした。しかしながら、入力次元に対して高次多項式スケーリングが生じるため、依然として計算量およびメモリ使用量の制約が大きな障壁となっている。この課題を克服するため、本研究では、入力空間の小さなサブセット上で学習された局所的MVMALSモデルのアンサンブルを構築することにより、計算複雑性を顕著に低減する「トENSORヘッド平均法（THA）」を提案する。本論文では、THAアルゴリズムの理論的基盤を提示する。THAアンサンブルと完全なMVMALSモデルとの間の誤差について、観測可能かつ有限サンプルの下で有効なバウンドを確立し、二乗誤差の正確な分解を導出する。この分解を用いて、サブセットモデルが省略された動的挙動をどのように間接的に補償しているかを分析する。さらに、この補償効果を定量的に評価し、含まれる動的挙動と省略された動的挙動の相関が、完全なMVMALSモデルの単純な切り捨てよりも優れた精度を達成するよう最適化を促すインセンティブを生み出すことを証明する。本研究の結果は、従来、扱いが困難とされてきた高次元システムの同定に対して、スケーラブルかつ理論的根拠を備えた新たなアプローチを提供する。