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具有多元交互作用的高阶网络可展现出传统成对网络模型中所没有的集体动力学现象。然而，随着状态空间随多元交互阶数呈组合式增长，分析此类动力学在计算上变得难以实现。该工作针对单纯形仓本模型中的两个核心任务——同步估计与无锁相状态验证——开发了量子算法。该模型是基于图网络的耦合振子经典仓本模型的高阶推广形式。在明确数据访问方式、数据类型及单纯形结构的假设条件下，研究团队推导出端到端量子门复杂度，并确定了在同步估计任务上相对经典方法具有多项式量子优势、在无锁相验证任务上具有超多项式量子优势的适用场景。更广泛而言，这些成果将高阶网络的量子算法应用从结构分析扩展到非线性动力学诊断，突破了关键计算瓶颈，为探索超越经典方法能力范围的高阶现象开辟了量子研究路径。