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神经科学家在分析密集功能网络的高维神经记录数据时面临挑战。由于缺乏真实参考数据，如何选择最佳算法来重建具有神经学意义的功能网络仍是未解难题。该研究团队采用混合量子算法构建功能网络，并将其与文献记载的经典技术结果进行对比。研究表明，通过揭示独特的功能网络结构，该团队提出的量子态保真度指标能成为经典度量标准的有效替代方案。这些发现表明，量子计算为神经科学领域的数据驱动建模提供了可行且具有潜在优势的新途径，同时也凸显了其在髙维图推理和复杂系统分析中的广泛应用前景。