p>简单来说，他将原始的、带有恼人短环的因子图，通过引入一系列辅助变量和约束，展开成了一个层次化的、更大但环结构被显着“拉长”

和“稀疏化”

的新图。

在这个新图上，置信传播能够快、稳定地收敛。

而由于引入了严格的约束关系，从新图收敛结果反推回原始问题的解，几乎是确定性的。

他将这套“分层因子图展开+标准bp”

的新解码算法框架，连同严格的收敛性证明（利用了图变换过程中的谱间隙性质），详细撰写成文，给了潘子安教授。

潘教授团队如获至宝，立即进行实现和测试。

结果令人震惊：新算法不仅彻底解决了之前的震荡和收敛问题，在大规模仿真中，其解码度和准确率均大幅越了他们之前尝试的所有方案，甚至比针对表面码优化的某些专用解码器表现更佳！

“神乎其技！”

潘教授在回复中用了这样一个词，“张诚，你这不仅是解决了问题，你是为我们打造了一把更锋利的‘解码之剑’！

这篇算法工作，其价值不亚于现新码本身！

我们必须作为独立的重要成果，尽快表！”

战线二：交大动态网络rg框架。

几乎在攻克解码难题的同时，张诚也在向交大的动态网络问题起冲击。

处理随时间演化的网络，核心难点在于“时间”

维度的引入，使得传统的空间rg变换失去了明确的意义。

网络连接时断时续，如何定义“粗粒化”

的时间尺度？如何将节点动力学的快慢与连接变化的快慢协同考虑？

张诚意识到，这需要将动力系统理论与网络科学在更深的层次上融合。

他回顾了自己在杨-米尔斯模空间工作中处理多尺度极限的经验，以及在复杂网络rg中定义有效动力学的思路。

一个核心思想逐渐清晰：对于动态网络，粗粒化的对象不应该仅仅是拓扑结构，而应该是“拓扑-动力学”

的联合体。

他提出了一个全新的概念——“动力学粗粒化流形”

（dynaetifo1d）。

这个流形上的每一个点，不仅代表了一个特定粗粒化尺度下的网络拓扑（由某种图极限对象描述，如dynaet），还同时包含了在该拓扑和粗粒化时间尺度下，所有节点动力学的“集体慢变量”

描述。

那么，rg变换就不再是单纯对邻接矩阵的操作，而是对这个“拓扑-动力学”

联合体在时空尺度上的流动描述。

他借鉴了处理随机动力系统的多时间尺度方法和平均场极限理论，艰难地定义了rg流的方程。

这个过程极其抽象和复杂，充满了技术性的挑战。

他需要处理随机过程、偏微分方程、图极限理论等多个领域的工具。

有数次，推导似乎走到了死胡同。

但他没有放弃。

一次深夜，当他凝视着描述网络连接随时间变化的序列时，忽然想到了信号处理中的小波分析（91ave1etana1ysis）。

小波变换恰好擅长在时间和频率（可类比于动力学模式）