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理解网络中的拓扑特征对于揭示神经科学、凝聚态物理及高能物理等领域复杂现象至关重要。然而，识别高阶拓扑结构（如复杂网络基本构成单元的k-团）仍存在重大挑战。该研究团队开发出一种通用可编程光子量子处理器，能够编码任意复权重网络，为揭示其拓扑结构提供了直接途径。研究人员通过高斯玻色采样算法优先选择高权重密集子图的特性，展示了该量子方法如何识别加权k-团并估算贝蒂数。该可编程量子处理器的独特性能使研究人员能直接从采样结果的熵值观测拓扑相变并识别团簇渗透现象。这些发现证明了光子量子计算可用于分析现实世界复杂网络的拓扑特征，为量子增强数据分析开辟了新途径。