张诚凝神听着，大脑中关于量子力学、群论、代数拓扑、图论以及信息论的知识被迅激活、串联。

他意识到，量子纠错的核心，本质上是一个在高度结构化（希尔伯特空间）中，利用对称性和冗余来对抗噪声的信息保护问题。

“潘教授，”

张诚思索片刻后开口，“我注意到，现有纠错码的构造很大程度上依赖于特定的离散对称群（如pau1i群）和对应的几何格点（如表面码的方格）。

这是非常优美和强大的框架，但或许也限制了其应对更复杂噪声的灵活性。”

他顿了顿，组织着语言：“我在想，是否有可能从更一般的数学结构出，比如，利用更高阶的代数结构（如非阿贝尔群或其表示论），或者更复杂的几何对象（如高维流形上的纤维丛结构）来构造纠错码？这样的码可能具有更丰富的对称性，从而可能对特定类型的关联噪声或非pau1i错误具有天然的鲁棒性。

当然，这必然会给解码带来巨大的挑战，但或许也意味着新的机遇。”

视频那头，潘子安教授镜片后的目光骤然锐利了起来。

他身体微微前倾：“非阿贝尔群？纤维丛？……这个思路非常……大胆。”

他并没有立刻否定，而是陷入了短暂的沉思，“这确实跳出了现有的主流范式。

理论上，利用非阿贝尔任意子（non-abe1iananyon）进行拓扑量子计算本身就依赖于更丰富的辫群（braidgroup）表示，但其物理实现极为困难。

如果能在编码层面引入类似的数学结构，或许能在不直接依赖物理非阿贝尔任意子的情况下，获得部分优势。”

他看向张诚的目光中，多了几分真正的重视：“张诚同学，你对这些抽象数学工具在物理问题中的应用，似乎有很强的直觉。

这个方向值得探索，但难度极大，不仅需要深厚的数学功底，还需要对量子纠错的物理实现约束有深刻理解。

我们团队可以提供目前最详细的噪声模型数据、现有的各种码的性能基准，以及解码算法面临的瓶颈分析。

你可以先尝试沿着这个方向，进行一些理论上的探索和构建，看看能否提出具体可行的码构造方案，哪怕只是在小规模上的概念验证。”

“好的，潘教授。

我会尽力。”

张诚感受到了对方话语中的慎重与期待，这无疑是一个比前两个项目更高、也更考验理论创造力的挑战。

几乎是同时接手第三个高难度项目，张诚的时间管理面临着极限压力。

临湖苑的书房，彻底变成了一个多线作战的指挥中心。

书桌的一角堆放着西交大项目后续论文修改的审稿意见，另一角是浙大项目控制算法优化的最新仿真数据，而此刻，占据他思维核心的，则是来自科大的、充满了神秘波函数和抽象代数符号的量子世界。

他先花了大量时间恶补量子纠错的基础理论和最新进展，从stabi1ierdefora1is（稳定子码形式体系）到拓扑码，从91p（最小重量完全匹配）解码算法到基于机器学习的新型解码器。

他必须快理解这个领域的“语言”

和“游戏规则”

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