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逻辑蕴含是推理的核心，但蕴含检查在最坏情况下具有变量规模的指数复杂度。随着近期发展，成熟的量子计算可能为各类组合问题（包括蕴含检查）提供有效解决方案。Grover算法通过Grover操作、选择性相位反转和振幅放大技术，实现了对非结构化数据的搜索，相较经典方法获得二次方加速。其原始设计针对单一匹配场景（承诺存在唯一解），而多匹配场景扩展方案采用概率性控制Grover操作次数，无匹配场景则通过超时机制处理。该研究探索了多种“特征标记”实现方案：虽仍依赖Grover操作，但通过引入额外量子比特标记本征态，既增强测量结果的解释性，又提升了无匹配场景（对应逻辑无矛盾情形）的识别能力。研究团队在IBM Aer模拟器上对双量子比特系统的三种特征标记变体进行实验，结果显示所有方案均具有强区分度，在最坏情况和平均情况下的最佳相对区分度分别达到19和53。这些发现揭示了一种可行的量子机制来区分无匹配场景，该机制有望在蕴含检查及广义逻辑推理中发挥关键作用。