下一片哗然。许多物理学家和计算机科学家开始交头接耳，脸上写满了震惊和质疑。

“用特殊电磁场调控电子管内部电子云的集体量子态？这……这需要何等精密的场控能力？能量消耗和散热问题怎么解决？”

“他说的‘集体量子行为’是指什么？玻色-爱因斯坦凝聚态的某种变体？还是某种全新的多体量子现象？”

“关键是，这种‘宏观量子态’如何编码信息？如何进行逻辑门操作？如何读出？”

秦风微微一笑，似乎早已料到他们的反应：“关于具体的调控机制、相干态的表征以及信息编码方案，目前还处于非常初步的理论探索阶段，涉及大量复杂的非平衡态统计物理和量子场论计算，暂时不便展开。但我想强调的是，这提供了一种可能性——即便是看似‘经典’的宏观系统，在特定条件下，也可能展现出超乎我们想象的量子特性，并被用于构建全新的计算模式。”

他这话，既像是在解释，又像是在“凡尔赛”——看，我随便一个“非核心”的初步想法，就够你们喝一壶的了。

一位男士在台上发表演讲

“基于环境噪声的随机共振计算”：化腐朽为神奇的逆向思维

不等众人从“宏观量子调控”的震惊中完全回过神来，秦风已经切换到了下一个议题。

“接下来，我想探讨一下‘环境噪声在计算过程中的潜在建设性作用’。”

屏幕上的画面再次变换，出现了一幅抽象的、充满随机噪点的背景图，以及一些跳动的波形曲线。

“在传统计算和信息处理领域，噪声通常被视为不共戴天的敌人。我们想尽一切办法去屏蔽它、抑制它、消除它。因为噪声会破坏信号的完整性，导致计算错误，降低系统稳定性。”秦风说道，“然而，自然界中存在一种有趣的现象，叫做‘随机共振’（StochasticResonance）。”

“随机共振指的是，在一个非线性系统中，适量的噪声输入，反而能够增强系统对微弱周期性信号的检测和响应能力，使得原本淹没在噪声背景下的微弱信号，能够被有效地放大和提取出来。这种现象在神经科学、生物物理学、甚至气候模型中都有所体现。”

秦风侃侃而谈，语气中带着一种引导听众进入新世界的从容。

“我的另一个不成熟的猜想是，我们是否可以借鉴‘随机共振’的原理，设计一种全新的计算范式？即，不再将环境背景电磁噪声视为纯粹的干扰，而是将其作为一种‘能源’或‘驱动力’，通过对这些看似无序的噪声进行特定频率的精密滤波、可控放大与相位锁定，来实现对某种‘计算单元’（其具体物理实现可以多种多样，甚至可以与前述的‘宏观量子态’相结合）的随机共振式驱动，并以此为基础，构建概率性的逻辑门操作和信息处理流程。”

dxdt=f(x)+A0s?(Ωt+?)+2dξ(t)\\frac{dx}{dt}=f(x)+A_0\\s(\\ogat+\\phi)+\\sqrt{2d}\\xi(t)dtdx=f(x)+A0s(Ωt+?)+2dξ(t)

屏幕上，又是一堆让人头皮发麻的朗之万方程和福克-普朗克方程的变体。

“这种‘基于环境噪声的随机共振计算’，其核心思想在于‘化害为利’。它或许不需要极端的低温环境，不需要超高真空，甚至不需要完美无瑕的器件。它从一开始就承认并试图利用环境的‘不完美性’。其计算结果可能是概率性的，需要通过多次重复和统计平均来获得，但这或许也为解决某些特定类型的复杂问题（如优化问题、模式识别、以及需要大量并行处理的模拟问题）提供了一条低能耗、高容错的蹊径。”

这番话，再次在会场内引起了轩然大波。