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该研究团队提出了一种用于相似子图识别的创新量子算法，该问题可表述为NP难基数约束二元二次优化问题。给定具有拉普拉斯矩阵B的加权参考图，该算法可在相同顶点集上确定具有拉普拉斯矩阵B′的子图（其中包含N条边中的x条非活跃边），同时最小化弗罗贝尼乌斯距离||B−B′||2F。研究人员通过构建迪克态形式的等权重叠加态来表示(Nx)种图拓扑结构，从而实现对参考图向量化拉普拉斯矩阵关联量子态的受控变换。结合振幅估计和最小值查找方法，相比经典暴力搜索算法(Nx+1/x!)的复杂度，该算法实现了(Nx/x!‾√NloglogN)的多项式级加速。该工作通过在标准测试案例（代表电力网络）中重构测量值||B−B′||2F来验证该方法，并展示了如何进一步计算与给定向量相关的拉普拉斯算子二次型等能量泛函。