示出浓厚兴趣，认为这是软体机器人走向精密化的关键一步。

相关工作也已扩展投稿至《scerobotics》期刊。

而科大的量子纠错项目，则进入了最紧张的攻坚期。

潘子安教授团队正在全力对张诚现的新型非阿贝尔码进行更全面的性能评估和解码算法设计。

初步结果表明，该码在应对多种实际噪声模型时，均展现出优于传统表面码的潜力。

潘教授几乎每周都会与张诚进行深度讨论，解决理论推导和算法设计中遇到的新问题。

一篇整合了新型码构造与初步性能分析的论文初稿正在紧张撰写中，目标直指《naturephysics》。

张诚仿佛一个同时驾驭四匹骏马的御手，在四条并行不悖却又偶尔交叉的学术轨道上飞驰。

他的时间被分割成极其精细的模块：上午可能与科大团队讨论解码算法的复杂度优化；下午潜心构建交大复杂网络项目的多尺度理论框架；晚上则审阅西交大或浙大项目的论文修改稿，或者回复各类学术邮件。

书房的白板变得前所未有的拥挤，左边是量子纠错码的稳定子生成元表和辫群表示符号，中间是复杂网络的邻接矩阵、社区结构划分和粗粒化流程草图，右边可能还残留着之前杨-米尔斯模空间分层结构的痕迹。

各种颜色的笔迹交织在一起，宛如一幅描绘着他思维疆域的地图。

这种高强度的多任务并行，极其消耗心神。

即便以张诚经过系统强化和自身锻炼的精神力量，也时常感到疲惫。

他不得不再次动用了系统积分，兑换了一支【中级精力药剂】，以应对一个尤其关键的、需要同时处理交大网络模型极限行为分析和科大解码算法收敛性证明的攻坚周。

对于交大的复杂网络项目，张诚的理论构建并非一帆风顺。

他提出的多尺度粗粒化想法虽然方向正确，但在具体数学实现上遇到了严峻挑战。

如何为非线性、异质的动力学子系统定义出一个既数学严谨又便于计算的“有效动力学”

，是一个核心难题。

最初尝试的几种基于矩生成函数或路径积分的方法，要么计算复杂到无法进行，要么近似过于粗糙，失去了实际意义。

他再次陷入了僵局。

连续数日的推演似乎都在原地打转。

然而，有了之前量子纠错项目的经验，张诚的耐性和应对挫折的能力已非昔日可比。

他没有焦躁，而是暂时放下具体的推导，重新回归到问题的物理（或者说，系统）本质。

“或许……我不应该试图一次性得到‘精确’的有效动力学，”

他反思道，“对于相变和鲁棒性临界点这类问题，我们往往只需要关注在临界点附近，序参量的标度行为和普适类。

那么，我的粗粒化理论，目标是否可以调整为——揭示网络同步相变和鲁棒性崩溃的普适标度律，并建立其与网络拓扑异质性和动力学非线性之间的定量关联？”

这个目标的转变，意味着他不再追求一个适用于所有参数区间的“万能”

有效动力学，而是专注于临界区域附近的渐近行为。

思路一转，豁然开朗。