量子計算機和傳統計算機的本質區別，其實就在於資訊處理的基本單元。
傳統的計算機計算用的是位元，每個位元在同一時刻只能是零或者是一，所有計算都建立在這個二值邏輯的基礎上。
而量子計算機則是用的量子位元，主要是利用量子疊加和量子糾纏，一個量子位元可以同時處於零和一的疊加態，這種並行性讓量子計算機在處理某些特定型別的問題時擁有傳統計算機無法企及的優勢。
理論上，當量子位元數量足夠多、錯誤率足夠低的時候，通用量子計算機甚至可以模擬任何物理系統——從分子級別的化學反應到星際介質的分佈，從引力場中的時空彎曲到等離子體在磁約束下的演化軌跡……
所有。
可以毫不誇張地說，只要擁有一臺量子計算機，你可以做所有你腦海之中想象到的實驗，無論它多麼天方夜譚，而且，這個成本相較於實際的實驗，幾乎可以說是微乎其微。
這也就難怪國內外那麼多科技巨頭全都在死磕這個專案了，因為擁有了它，就相當於擁有了絕對的領先優勢。
不過，理論歸理論，現實中的量子計算機離這個目標還差得很遠呢。
目前全球最先進的量子處理器，以谷歌的懸鈴木和IB魚鷹為代表，分別做到了幾十個和上百個量子位元的規模。
這些機器在特定的基準測試中展現出了超越傳統超算的計算能力，但是，這種優勢僅限於極少數經過精心設計的演算法驗證場景。
真正限制量子計算走向通用的核心瓶頸有三個：
第一個是量子退相干，量子位元的量子態極其脆弱，任何來自環境的微小擾動都會導致量子資訊在極短的時間內丟失，目前最先進的超導量子位元相干時間也只能維持幾百微秒。
第二個則是量子糾錯的高冗餘低效率，為了對抗退相干，需要對量子資訊進行糾錯編碼，一個邏輯量子位元往往需要十幾個甚至幾十個物理量子位元來保護，導致實際可用的邏輯位元數量極為有限。
而第三個就是量子叢集的全對全通訊瓶頸了。當量子位元數量增長到實用規模的時候，量子位元之間的互聯通訊複雜度會呈指數級增長，傳統的全對全互連架構在超過一定規模之後，物理上是無法實現的。
不過，這些在肖宿看來都不是不能攻破的。
畢竟，到現在為止，他已經完成了數論、幾何、流體力學、高能物理、材料逆向設計、密碼學、人工智慧七大領域的底層理論重構了，手裡還握著《數學原理》、NS方程全解、楊-米爾斯質量間隙證明、黎曼猜想證明、哥德巴赫猜想幾何證明、抗量子密碼框架、材料逆向設計模型等等可以利用的工具，製造量子計算機的很多問題都能夠得到解決。
比如量子退相干，雖然這個問題已經難倒了許多攀登這座高峰的人，但是，它本質上就是一個開放量子系統在非馬爾可夫噪聲環境下的退相干過程而已。
如果用量子態在希爾伯特空間中的和樂群約束來處理，不需要硬性地對抗噪聲，而是讓量子態本身被鎖定在一條極小能量軌跡上，像他在NS方程中處理渦量漲落一樣，通過幾何約束就能讓退相干路徑自動關閉了。
而量子糾錯的高冗餘問題，則可以透過商空間降維把糾錯碼的編碼空間從高維對映到低維有效空間，在編碼效率上實現量級突破。
至於量子叢集的通訊瓶頸就更簡單了，他之前已經在天河超算上用LSH-譜劃分架構徹底解決過一次了，直接移植過來就可以了。
肖宿靠在椅背上，左手託著下巴，眉眼沉靜。
也就是說，目前來看，製造量子計算機所需要的理論方法是全備的，問題只在於如何製作了。
不過，肖宿仔細一想，覺得這樣還是有缺陷。
按照現在的量子計算機架構來做，解決這些瓶頸確實可以大幅提升算力，但想要模擬一個完整的物理世界，依靠現在這樣的做法還是不行的，還需要更多的東西。
周文長筆記裡那些天馬行空的構想讓他更深地理解了星際航行的複雜性，也讓他意識到量子計算還需要一個更強大、更精準的模擬框架來支撐後續的研發。
宇宙的模擬需要同時處理引力場、電磁場、強相互作用和弱相互作用在時空演化中的耦合效應，需要在同樣的數學框架下描繪從微觀粒子到宏觀星系的全部物理過程。
普通的量子計算機可以做到，但是肯定會有所掣肘。
肖宿的大腦飛速運轉，思考著如果將現有的數學理論全部融入這臺計算機的底層架構，需要怎樣重新規劃整個量子計算框架的藍圖。
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