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关于量子相干性在神经计算中的现有提案缺乏定量框架，用于评估在生物校准参数下——以及是否——相干性能够提供计算优势。本研究通过整合三层模型构建了此类框架：该模型参数源自单胺氧化酶A（MAO-A）的从头算自旋哈密顿量计算，并结合基于能量守恒递归交换测试的近似协变量子纠错（CQEC）方案。这三层结构——³¹P核自旋存储器（维度d=4，退相干时间T₂=3.2毫秒）、电子自旋量子-经典界面（d=8，T₂ₑ=1.1纳秒）以及经典自由基对电化学——分别在纠错基准测试和对称二元决策任务中进行评估。研究发现存在层级特异性二分现象：第一层在天然保持相干性的状态下运行（有效退相干率γ_eff≈10⁻⁶），而第二层则受退相干主导（γ_eff≈4.5，保真度F≈0.51，随机基线F=0.125）。在决策任务中，CQEC能维持L↔R隧穿相干性（γ=0.5时最高达168倍），延长对称双势阱系统在退相干诱导对称破缺前简并态间振荡的时间窗口。关键的是，具有等效噪声结构的匹配经典随机模型虽能复现对称破缺现象，但无法重现振荡动力学，由此确立相干隧穿作为真正的量子特征。该研究明确指出了该玩具模型无法解决的问题：310K下的态制备、空间纠缠分布、纠错的代谢成本，以及核自旋T₂（3.2毫秒）与行为相关时间尺度（~200毫秒）之间62倍的差距。这些局限界定了任何严肃的量子脑假说必须达成的定量目标。