यह शोधपत्र तंत्रिकाजीवविज्ञान और मशीन लर्निंग से संबंधित बड़े पैमाने के नेटवर्कों की गतिशीलता से संबंधित समस्याओं के एक नए वर्ग का परिचय और समाधान प्रस्तुत करता है। विशेष रूप से, हम यह प्रश्न पूछते हैं कि क्या नेटवर्क मनमाने प्रेक्षण समय के बाद भी अपनी अंतर्निहित गतिशील गतिविधि को बनाए रख सकते हैं, या क्या उनकी गतिविधि निष्क्रियता या मिर्गी जैसी अवस्थाओं के माध्यम से संतृप्ति के माध्यम से समाप्त हो जाती है। हम दर्शाते हैं कि इस समस्या को क्वांटम सुपरपोज़िशन का लाभ उठाने के लिए सूत्रबद्ध और संरचित किया जा सकता है, और इसे ग्रोवर और डॉयच-जोज़ा क्वांटम एल्गोरिदम के बीच एक संयुक्त कार्यप्रवाह का उपयोग करके कुशलतापूर्वक हल किया जा सकता है। इस उद्देश्य के लिए, हम इन एल्गोरिदम की क्षमताओं का विस्तार करते हुए उनके इनपुट को इस प्रकार संरचित करते हैं कि मापन आउटपुट को नेटवर्क गतिशीलता के एक सार्थक गुण के रूप में व्याख्यायित किया जा सके, साथ ही इस अंतर्निहित आवश्यकता को भी संबोधित करते हैं कि एल्गोरिदम के इनपुट (उप)सेट्स को गणितीय रूप से कैसे संरचित किया जाना चाहिए। इससे हम प्रस्तुत प्रश्नों के उत्तर दे पाते हैं।
