p>张诚心念电转，“深度参与，直至解决最棘手的核心难题，同样符合‘学术枢纽’的定位，甚至更能体现‘引领’作用。”
他没有过多犹豫，立刻分别回复了潘教授和周教授，表示会全力协助解决难题，并请求提供更详细的技术细节和数据。
于是，在五月的这个中下旬，张诚的科研战线，从预想的单点突破，变成了双线驰援。
他仿佛一位坐镇中军的统帅，同时指挥着量子计算与复杂网络两场生在不同维度上的战役。
战线一：科大量子解码瓶颈。
张诚先深入研究了潘教授团队来的详细分析报告。
问题确实集中在因子图的短环上。
他意识到，这不仅仅是工程优化问题，而是一个深刻的图上的概率推断理论问题。
传统的置信传播算法在具有短环的图上不再保证收敛，甚至可能产生严重偏差。
他尝试了几种已知的改进方案，如树重加权置信传播（tr91-bp）或环状校正近似，但要么计算复杂度过高，难以满足量子纠错的实时性要求，要么对这类特定结构的非阿贝尔码稳定子图效果不佳。
必须另辟蹊径。
张诚将目光投向了更前沿的领域。
他联想到了一些关于图神经网络（gnn）与消息传递算法关系的研究，以及某些数学物理中处理格点场论时用的集团展开（）方法。
一个想法逐渐成型：能否不执着于在原始的、带有短环的因子图上进行推断，而是通过一种图变换，将其映射到一个更易于处理的、无短环或短环影响被“稀释”
的辅助图上，在这个辅助图上执行高效的置信传播，再将结果映射回来？
这需要极巧妙的图论构造。
他连续数日沉浸在因子图的结构分析中，寻找其内在的对称性和可分解性。
终于，他注意到，该非阿贝尔码的稳定子关系，实际上隐含着一种局部可检验性（1oca1testabi1ity）的强约束。
利用这种约束，他设计了一种创新的“分层因子图展开”
技术。
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，
