El algoritmo evolutivo diferencial es un algoritmo de optimización global. Para explorar la convergencia implícita en el espacio con el parámetro del algoritmo y las propiedades cuánticas del punto óptimo en el espacio, establecemos una forma iterativa convergente de control de una ecuación diferencial de orden superior bajo las condiciones de y analizamos las propiedades convergentes de control de su secuencia iterativa; analizamos las tres estructuras topológicas implícitas en el espacio de la estructura topológica de un solo punto, la estructura topológica de rama y la estructura topológica discreta; y establecemos y analizamos la asociación entre las características cuánticas de incertidumbre dependientes de la física cuántica y su estructura topológica implícita en el espacio de Hilbert del algoritmo de la siguiente manera: La resolución de velocidad de la velocidad convergente de la secuencia iterativa y la resolución de posición del punto óptimo global con el rango de oscilación son un par de variables conjugadas de los estados cuánticos en el espacio de Hilbert sobre los valores propios, correspondientes a las características de incertidumbre en los estados cuánticos, y no pueden lograr simultáneamente eficiencia bidireccional entre la velocidad convergente y la precisión del mejor punto con mejoras procedimentales. Donde es una constante en el espacio de Hilbert. Finalmente, la conclusión se verifica mediante la simulación numérica cuántica de datos de alta dimensión. Obtenemos las siguientes conclusiones cuantitativas importantes mediante simulación numérica: excepto por varios puntos muertos y puntos inválidos, bajo la condición de dimensión espacial, el número de la población, el operador mutado, el operador de cruce y el operador seleccionado generalmente disminuyen o aumentan con una tasa de desviación de varianza y un error de menos de ; correspondientemente, la tasa de cambio de velocidad de los puntos iterativos individuales y la tasa de cambio de posición del punto óptimo global muestran una correlación inversa en el espacio de Hilbert en las perspectivas estadísticas, lo que ilustra la asociación entre las características cuánticas de incertidumbre y su estructura topológica implícita en el espacio de Hilbert del algoritmo.