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拓扑数据分析（TDA）已成为量子计算极具吸引力的应用领域。最新研究揭示了两大领域间诸多有趣联系：一方面，复杂性理论结果表明，TDA核心任务——贝蒂数估计属于NP难问题，这意味着泛在的量子加速难以实现；另一方面，近期多项研究通过结构化非泛化场景证明，量子算法在特定条件下仍能实现显著加速。截至目前，这些研究主要聚焦于反映数据集内在连通性与空洞特征的拓扑不变量贝蒂数，但拓扑空间还存在另一重要特征——挠率。作为同调群的特殊组成部分，挠率能揭示更丰富的结构信息。该工作首次提出针对挠率检测（判定给定单纯复形是否含挠率）的量子算法。该算法在低复杂度经典程序辅助下，能以高概率成功实现检测，并有望相较经典方法获得指数级加速。