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类量子建模（QLM）——即量子理论在物理学以外的应用——正被广泛应用于生物学、认知学、心理学和决策行为等领域。在认知科学中，应区分QLM与Hameroff-Penrose学派以及Umezawa-Vitiello学派提出的量子还原主义模型。QLM不仅关注大脑中的量子物理过程，更着眼于宏观神经结构实现的类量子信息处理。尽管认知与决策的QLM已取得一定成果，但脑内振荡性神经网络功能与类量子行为模式之间仍存在认知鸿沟。近期，该研究团队通过广义概率论和前量子经典统计场论（PCSFT）——一种超越复希尔伯特空间形式的随机场模型——正逐步弥合这一鸿沟。PCSFT用于实现从神经网络的经典“振荡认知”向决策类量子建模的跨越。本项工作中，研究人员攻克了该体系中最具挑战性的难题：经典网络生成纠缠态的类量子建模，即“意识纠缠”。该团队首先采用基于算子代数的观测纠缠方法，通过描述局部可观测量在QL态空间中构建张量积结构；其次应用标准态纠缠理论，阐释大脑空间分离网络产生纠缠的机制；最后探讨了未来采用脑电图/脑磁图技术检测意识纠缠的实验可行性。