多月前，研究支持單元第一次向他提交外部高優先級問題清單時，一共有三個問題等待他挑選。
第一個五狀態繁忙海狸問題自不必說。
已經解決了。
第二個來自歐洲的Dedekind數D(9)分布式計算項目。
對方希望他能幫忙重新拆分FPGA陣列上的超大規模組合計數任務。
但由於對方沒有按要求提交足夠精細的任務塊運行時間統計分布，這個問題至今仍被他掛在係統裡，狀態顯示為——【SUPPLEMENT_REQUIRED（需要補充材料）】
而第三個問題，則來自中國科學技術大學的一支量子信息實驗團隊。
這份材料由江大的陸知行教授加密中轉。
他們手裡握著兩百多萬條由真實的超導量子線路表麵碼實驗產生的syndrome記錄。
他們最初隻希望江臨判斷，這些錯誤事件序列能否近似按完全獨立的馬爾可夫噪聲模型處理。
但江臨很快發現，如果連反覆出現的相關結構究竟跟著量子比特的物理鄰接關係走，還是跟著讀出鏈路、時鐘對齊偏差以及採集卡異常走都無法判斷，所謂獨立近似也沒有可靠邊界。
當時，對方提交的數據矩陣非常龐大，但維度極為乾癟。
隻有時間戳。
隻有測量輪次。
隻有匿名化通道編號。
以及簡單的布爾型錯誤標籤。
沒有給出匿名通道之間的相對物理鄰接圖。
沒有微波讀出線路的復用分組情況。
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沒有完整的時鐘對齊與測量輪次說明。
沒有硬體的校準窗口記錄，更沒有係統的丟幀和空缺標記。
那兩百多萬條記錄在資料庫裡排列得整整齊齊，像是一支啞巴軍隊。
它們隻能忠實地告訴分析者，哪些警報經常一起出現。
卻根本無法告訴任何人，到底是什麼力量，讓這些警報一起出現。
因此，江臨當時毫不猶豫地拒絕接收數據實體，僅僅返回了一份長達六頁的元數據補充清單。
就在昨天晚上，研究支持單元發來過一條簡短的係統通知。
中科大團隊已經咬牙完成了第二輪的補充材料收集。
江臨還沒有來得及打開那份新文件。
而此刻，階梯教室投影幕布上的那張深紅色相關圖，與一個多月前那份材料裡提出的核心困境，完美地重疊在了一起。
教授轉過身，拿起粉筆，在黑板上用力寫下三組假設來源。
【物理相關錯誤】
【測量錯誤與讀出串擾】
【隱藏狀態驅動的時間相關】
「假設，我們現在擁有足夠長的時間序列數據，我們也完全掌握表麵碼的幾何拓撲結構。」
教授扔下粉筆，拍了拍手上的粉筆灰。
「各位同學，怎樣在純數學和統計層麵判斷，我們觀測到的這些相關邊，究竟來自黑板上的哪一種底層機製？」
前排一名專攻機器學習的博士生率先舉手開口。
「可以按不同的校準窗口，分別去擬合動態貝葉斯網絡。寫出聯合分布，再比較潛在隱變量的圖模型結構。如果在跨越多個窗口後，某條邊的連接權重依然保持顯著，我們可以通過貝葉斯更新，大幅度提高它屬於底層物理相關的後驗概率。」
教授並沒有被這個聽起來很華麗的方案打動，反問道：「每個窗口裡的有效數據量，足夠支撐你去做無偏擬合嗎？」
「可以引入分層貝葉斯先驗。」那名博士生顯然有備而來，「讓相鄰的窗口共享底層結構拓撲，每個小窗口隻進行參數更新，而不是從頭學習結構。」
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