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最大简约法系统发育树重构问题属于NP难问题，这对经典计算构成计算瓶颈，促使研究人员探索量子计算等新兴范式。为此，该团队设计了三种兼容经典与量子求解器的优化模型。该方法直接搜索所有可能树拓扑结构和祖先状态的完整解空间，从而规避了预构建候选内部节点可能产生的偏差。其中，基于分支的模型通过特殊变量定义大幅减少了变量数量和显式约束，不仅为构建系统发育树提供有效的新建模思路，还可推广至其他树结构问题。该模型通过经典求解器验证了正确性，其在GAPDH基因数据集上获得的解普遍优于启发式算法。此外，量子模拟实验成功实现了小规模案例的快速收敛并找到精确最优解，凸显量子计算有望为进化生物学中的难解问题提供新解决路径。