볼테라 급수를 통한 고차원 비선형 동역학계 식별은 큰 잠재력을 지니고 있으나, 차원의 저주에 의해 심각하게 제약받아 왔다. 볼테라 커널 내 저랭크 구조를 활용함으로써 접근 가능한 방법을 제공한 텐서 네트워크(TN) 기법, 예를 들어 개선된 대체 선형 절차(MVMALS)는 이 분야에서 획기적인 전환점이 되었다. 그러나 이러한 기법들은 입력 차원에 대해 고차 다항식 스케일링을 보이기 때문에 여전히 계산 및 메모리 측면에서 금방이 되는 병목 현상을 겪고 있다. 이러한 장벽을 극복하기 위해, 우리는 입력 공간의 소규모 부분집합 위에서 훈련된 국소적 MVMALS 모델들의 앙상블을 구성함으로써 복잡도를 크게 감소시키는 텐서 헤드 평균화(THA) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 THA 알고리즘에 대한 이론적 기반을 제시한다. THA 앙상블과 완전한 MVMALS 모델 간의 오차에 대해 관측 가능하고 유한 샘플 기반의 경계를 확립하며, 제곱 오차의 정확한 분해식을 도출한다. 이 분해식은 부분 모델들이 생략된 동역학을 어떻게 암묵적으로 보완하는지를 분석하는 데 사용된다. 본 연구는 이러한 보완 효과를 정량화하고, 포함된 동역학과 생략된 동역학 간의 상관관계가 완전한 MVMALS 모델의 단순 절단보다 더 높은 정확도를 달성하도록 유도하는 최적화 동기를 창출함을 증명한다. 따라서 THA는 이전까지 접근 불가능했던 고차원 시스템 식별을 위한 확장 가능하고 이론적으로 타당한 접근법을 제공한다.