数学家！
果然尼尔森·威尔逊皱起了眉头，开始思考措辞：“乔，怎么说呢，我知道要说服一位数学家将精力放到不感兴趣的领域是一件很冒昧的事情。
但你或许并不清楚这项研究的应用潜力。不如我们先来向你介绍一下我们最近的一些成果，然后你再做决定？”
“好啊，这次沙龙本来就是大家坐在一起讨论问题嘛，你说。”
接下来两个小时让乔喻感受到了国外的沙龙式讨论是怎么个事情。
大多数时候他只是默默旁听，偶尔也会插上两句，不过很快他就知道这些家伙对这个问题如此热切的原因。
说白了，也是想拉项目。
只不过跟华夏不同，这边项目导向一般是资本驱动而已。
几位相关方向的数学跟物理学家，想一起搞个大项目出来——推动量子计算模拟技术。
众所周知，量子计算机有着许多的先天优势，谷歌就一直在做这方面的研究。媒体甚至还渲染出了量子霸权威胁论。
但实际上量子计算还有一堆的问题需要解决。尤其是要解决通用性还有很远的路要走。
而且就目前的研究进展来看，量子计算机相对于经典电子计算机也只在少数层面很有用。
比如复杂组合优化问题、密码学跟信息安全、大数据搜索跟排序这些。而且非常依赖于量子算法。
起码在现阶段量子算法也只有在限定条件下优于经典算法，没有普适性。
所以这些数学家跟物理学家一直都在研究如何让经典电子计算机来模拟量子计算，让超算来做量子计算模拟的工作。
但这就存在一个问题，量子系统的状态空间随粒子数呈指数增长，而经典电子计算机的资源增长是线性的。
模态公理体系的出现，尤其是乔喻证明了黎曼猜想的方法，让他们发现在乔喻提出的广义模态公理体系下，能够简化许多问题。
因为乔喻这套体系恰好广义模态公理体系能够对复杂的高维空间进行几何化和结构化处理。尤其是通过模态路径和模态密度函数，可以简化对随机矩阵中高维态演化的理解。
但这需要完成一个核心的理论证明：即是否在新的边界条件或高维空间中，模态空间和随机矩阵的映射能够保持同样的严谨性。
如果能证明这个问题，就能将广义模态公理体系引入到这项工作中。只要完成了理论方面的证明，就能直接拉项目了。
还是个很大的项目。
量子计算机的硬件研究投入巨大。如果能搭建出一个新的超算平台，直接用于模拟量子计算，意味着许多科技公司几十上百亿的投入。
在一一看无一错版本！
哪怕现在这些教授吸引到的研究资金并不多，也有两、三百万了，还是美元。
当然背后的投资者也都是不见兔子不撒鹰的主儿，想要拿到更进一步的投资，就得快速拿出可验证成果。
聊了两个多小时，乔喻也已经了解了目前大概的进度。主要研究进程还停留在理论阶段。
实际应用方面，甚至还不如IBM开源的Qiskit项目。不过话又说回来Qiskit主要是做可视化的量子电路设计，在经典计算机上运行量子电路的模拟。
具体的量子硬件执行还需要通过IBM提供的平台，在量子处理器上运行量子计算任务。
这些科学家的构想则是让经典超算平台完全模拟量子计算行为，这中间区别很大。
所以如果成功，就意味着无需依赖量子硬件，可以彻底改变整个量子计算行业的格局。
乔喻的广义模态公理体系的优势在于，能够比传统方法更高效的模拟复杂量子行为，通过对模态空
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