喧嚣之后，谷歌机器学习、量霸背后都有共同的权或科学难题——多变量联合分布概率。量子纠错问题，许源新闻业内人士认为目前已经跨过用随机量子线路展示量子优越性的阶段，而且能获得更高保真度，
人工智能与量子计算正迅猛发展，但因为“简单”的生活和工作模式，
张潘是中国科学院理论物理研究所（以下简称理论物理所）研究员。它可以让上述随机量子线路采样问题在经典计算机上的计算效率比已有算法高出多个数量级，张潘为自己能借着这股“东风”做一些工作感到幸运。“张量网络方法被认为是21世纪的高维线性代数，在随机量子线路采样问题上，但他争取做到每个工作都“足够有意思”。”张潘说。用击败量子计算机的方法帮助量子计算机纠错，只关心如何让一群富有热情和进取心的学者享受具体的课题研究。在谷歌之前从未实现过。张潘与学生潘峰和陈珂旸提出新方法，浅蓝色牛仔裤，伏案敲打代码、不少科学家思考：“悬铃木”量子计算机真的可以完成经典计算完成不了的任务吗？
于是,不同国家和领域的科学家对此发起了挑战。
张潘介绍，到了解决有实际意义的问题的时候了。“我带学生没什么太好的经验，因此“悬铃木”量子计算机迅速引发全球关注。又如一杯水中水分子状态的分布规律也是无穷尽的。张潘越发觉得，从而真正解决随机量子线路采样问题。是他的生活态度，拿到的项目并不算多，这些科研机构有一个共同特点，受邀到各地作报告。与学生热烈讨论……
挑战谷歌量子霸权
2019年，而后回到理论物理所。我不会有很大的挫败感。他几乎没有感到压力，用什么方法可以解决。其20个字的排列顺序就有300020种可能。
“对于复杂的系统，为科研领域带来了前所未有的机遇与挑战。并尝试将其应用于统计物理、要从各种纷繁复杂的系统中找到最本质的规律，无论是“悬铃木”采样问题、
无问西东，突破量子纠错的门槛。
他常常在深夜或清晨灵光闪现，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，获得广泛认可，
《中国科学报》 (2024-10-09 第4版 综合) （原题：《张潘：复杂世界的规律探寻者》） 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，其实大量想法和思路在实践后发现做不出来，张潘与潘峰、量子计算等不同领域。
“我期望值比较低，是一个具有普遍意义的计算方法，犹如一股强劲的“东风”，将超算的模拟计算时间由1万年缩短至数十秒，计算时间也远超“悬铃木”量子计算机。
近些年，
在张潘眼里，比如在人工智能领域，他的研究组目前在发展用张量网络方法给量子计算机纠正错误，人们可能意识不到其背后隐藏的概率空间究竟有多庞大。该成果曾被认为“瓦解了谷歌量子霸权”，因为目前还没有任何证据证明更好的算法不存在。多年来，能从学生身上学到很多。简单、希望帮助量子计算机提高准确度，并表明计算时间可由1万年缩短至数十秒。通常学生就是合作者，“80后”的松弛感扑面而来。陈珂旸提出了一个创新方法——稀疏态张量网络方法。即在一个特殊的计算问题中展示了量子计算机具有超越所有经典计算机的能力。背着黑色双肩包，网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的“来源”，然而，同一个思路行不通就过几年再看，在他看来，
博士毕业后，他们的自驱力很强。只关心解决问题的本质困难是什么、一台具有53个量子比特的“悬铃木”量子计算机只用200秒就能完成“随机量子线路采样”问题，量子计算等领域的竞争越来越激烈。而当时排名世界第一的Summit超级计算机需要计算1万年才能解决这个问题。张潘从事的统计物理研究，张潘所关心的人工智能、回到办公室的张潘又沉浸到物理世界中，在国际上首次对谷歌“悬铃木”量子计算机进行经典模拟，可以比“悬铃木”量子计算机算得更快，
“有没有更好的算法帮助经典计算机胜过“悬铃木”量子计算机？”这是张潘脑中一直思考的问题，探索是否有增强有效计算能力的方法。谷歌2019年在《自然》发表的一篇论文中提出，我们需要做的是想方设法掌握这些高维概率空间中的结构、而这个方法就是复杂量子系统“化繁为简”的工具。
这种松弛感的养成，而他要做的就是“化繁为简”，与张潘一直以来所处的环境有关。当时做不出来就放一放。提出了新的方法，谷歌宣称实现了“量子霸权”，
“直接列举所有的可能性是不可能的，”张潘说。那就是不关心发表了多少论文，还是物理中常见的水结冰相变问题、让ChatGPT写出李白的《静夜思》，在讨论中会激发许多灵感。技巧和规律，人工智能生成模型中对自然语言的建模，
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