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该研究团队提出了一种通过将双色拉姆齐实例嵌入ℤ₂×ℤ₂分级的马约拉纳代数来估算拉姆齐数的统计框架。该方法采用针对特定维度d算符的两种随机化谱诊断技术（适用于经典和量子计算的线性投影器Plin及指数映射Pexp(α)）取代暴力枚举。在对角情形下，两种诊断技术均在n=45时识别出R(5,5)。量子实现方案作用于简化模块，仅需5个数据量子位加少量辅助位（通过块编码/量子比特化技术），与直接边编码所需的约10³个逻辑量子位形成鲜明对比。该工作同时给出了R(6,6)和R(7,7)的少量子位估计，并提出连接R(5,5)=45与约束对角增长的“素数序列”一致性启发式规则。该方法延续了埃尔德什的概率范式，强调随机论证而非显式着色方案，与经典抛硬币法求拉姆齐界具有相似性。最后，研究人员探讨了该框架在有限量子比特条件下机器学习中的潜在应用。