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该研究团队提出“量子图哈希算法（QGH-256）”——一种通过消息诱导图生成高熵指纹的新型量子谱哈希算法。该算法通过n×n环形网格上的离散随机游走，将输入消息映射为带权图（游移动力学决定边权重），随后利用量子相位估计（QPE）提取图拉普拉斯算子的相位谱。与标准QPE设置不同，相位估计针对叠加态（所有节点基态均匀叠加）而非特征向量执行，确保所有特征分量均对最终谱线产生贡献。该方法产生的谱特征能有效区分共谱但非同构的消息诱导图，最终将谱指纹转化为256位摘要，形成输入的紧凑表示。由于指纹同时编码了消息诱导图的谱特性与动态特性，生成的哈希值对输入扰动具有强敏感性，为后量子哈希提供了结构丰富的基础框架。为验证可行性，研究人员在4×4环形网格（经实证选取：较小网格会产生碰撞，较大网格显著增加执行时间）上实现QGH-256，整个流程通过Qiskit实现，并采用种子态矢量模拟器获取稳定无噪声结果。