第44章 拿数据说话狠狠打脸质疑者

林锋的补充材料和对审稿意见的回复，如同一颗深水炸弹，再次在《naturephysics》的审稿人团队中，掀起了轩然大波。

远在麻省理工学院的戴维森教授，看着林锋提交过来的那份详尽的实验数据和分析报告，苍老的脸上，露出了难以置信的表情。

“这这怎么可能？！

他竟然真的设计出了能够间接观测‘量子纠缠熵’在等离子体中影响的实验方案？”

“…而且，这些数据这些数据竟然真的呈现出了与他理论预测高度吻合的趋势！”

戴维森教授感觉自己的学术三观，受到了前所未有的冲击。

他之前之所以质疑林锋的观点，是因为在他数十年的研究生涯中，从未有人敢将如此“玄奥”

的量子信息概念，首接引入到宏观的等离子体物理中。

他认为这更像是一种缺乏实证的哲学臆想。

但现在，林锋用实实在在的实验数据，虽然还只是初步的、间接的证据，却己经足够让他开始动摇自己固有的认知。

“这个年轻人他难道真的打开了一扇通往全新物理学领域的大门？”

戴维森教授喃喃自语，眼神中充满了复杂的情绪，有震惊，有怀疑，但更多的，却是一种对未知领域的好奇和隐隐的兴奋。

他立刻召集了自己的研究团队，要求他们仔细研究林锋的实验方案和数据，并尝试进行重复验证。

而在谷歌deepd总部的哈萨比斯博士，在看到林锋对算法复杂度和可实现性的回复后，同样陷入了沉思。

林锋不仅对算法进行了进一步的优化，使其在计算效率上有了显著提升，更让他感到惊讶的是：

林锋竟然还附上了一份关于“基于忆阻器阵列的神经形态计算芯片初步设计方案”

，用以支持其复杂算法的未来硬件实现。

“神经形态计算芯片？忆阻器阵列？这个林锋”

“他不仅在理论物理和人工智能算法方面有如此深厚的造诣，竟然还在尖端硬件设计领域，有如此前瞻性的思考？”

哈萨比斯博士感觉自己对这个来自东方的年轻人的认知，需要彻底刷新了。

他之前担忧算法的实现难度，是基于现有的冯·诺依曼计算架构。

但如果未来真的能出现林锋所构想的那种高效能的神经形态计算芯片，那么他那套复杂的自适应控制算法，将不再是纸上谈兵。

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