예 를 들 어 , 본 명세서 에 기재 된 방법 의 특정 구 현예 에서 , SRO 는 입력 개념 벡터 로 의 단일 적용 에 의해 내부 순회 히스토리 가 에뮬레이션 되 는 n - 단계 재귀 적 순회 를 근사 하 는 폐쇄 형태 해법 으로 공식 화 된다 . 여기 서 , 개념 의 네트워크 는 비 제한 적 예시 로 사용 되 며 , 노드 에 임 베드 되 는 개념 은 양자 역학 에서 의 입자 / 확률 파동 - 함수 ( 즉 , 입력 개념 또는 검색 기준 ) 가 출력 ( 즉 , 최종 양자 상태 또는 개념 의 순위 ) 까지 진화 되 는 중 에 통과 하 는 이 산 공간 내 한 점 으로 유추 된다 . 다시 말 하 면 , ( 통상 적 인 베이시 안 네트워크 에서 처럼 ) 이전 정점 의 기여 도 를 고려 하 여 하나 의 노드 에서 다음 노드 로 이동 함 에 따른 입자 의 계산 의 n - 재귀 적 단계 를 계산 하 는 대신 , 이 연산자 는 단일 반복 단계 로 입자 ( 즉 , " 입력 개념 ) 를 순위 화 결과 로 직접 진화 시키 는 "" 점프 ( jump ) "" 를 산출 한다 . "