在大领导的指示下，历年保存的气象数据被带了过来。
公开渠道，可以找得到的全球气象数据也被尽可能地搜集了起来。
然后，在气象部门现在用的天气预报预测算法，被编译成量子计算机的运算程序的同时，还有一组人运用人工智能不断迭代，在张庆平的帮助下准备优化算法。
第一波冲击到寇勋的，其实最直观，那就是运算速度。
天气预报这个活，在计算这个层面，是数值天气预报。
简单来说，在多年的研究过后，科学家们总结出了六个大气运动方程组。大气中的风场、气压场、密度场和温度场的时空变化都可以用这组方程加以描述。
而实际上，这些方程组，又都是理想化条件下的情况。
就像真空和非真空、光滑和有摩擦一样，要真去计算解析这些方程组，又需要参数化。
除了作为解析初始条件的气象观测数据，还要有解析尺度。
这个尺度，跟分辨率有那么一点像。
大气环境是想通的，所有变化都是有关联的。要去计算，那就先画格子吧。
首先，把从地表到大气顶层，分割成N层。
然后，在地表，也进行划分，一个格子长宽X公里。
这样子，就得到了，嗯，地表面积5.1亿平方公里除以X的平方，大概数百万个格子吧。数百万再乘以N，OK，这就是数千万上亿需要计算的格点吧。
然后，就看你是按10分钟，还是30分钟，还是更长的时间来算每一个格子里的数值变化。
如果是10分钟一算，要做10天的预报。嗯，那每个格子就要算1440次。
真实的例子，以每个格子长宽15公里的分辨率来计算，每天算两次，巨型超算也得两个小时，才能完成一次四百亿个格点柱里的大气运动方程组运算。然后，提供出来的数值变化，才作为依据由专业人员进行天气预报。
这章没有结束，请点击下一页继续阅读！偏微分方程+浮点数计算+水平方向n个格点+垂直方向n层+时间步长限制+参数化方案+……超算很累的……
计算还要考虑到时效性问题，今天刚刚算出来结果可是太阳已经下山了，黄花菜都凉了，谁看？
天气预报就是这么一个纠结的过程。可预报性的根源在于大气、陆面、植被、海冰和海面的相互作用等。而总有小尺度内不可预测的，跟“混沌”理论扯上边的因素。
目前，极限做到12公里的分辨率，就已经非常痛苦了，甚至被调侃计算的速度赶不上大气实际变化的速度。
像1公里分辨率下，比如小云团这种特殊因素带来的变化，都完全没办法列入计算量。
寇勋被惊得外焦里嫩的原因，在于量子计算机完成一次同等数量计算所用的时间。
17秒。
在带过来的数据中，保存有过去很多次超算计算的结果，用作对比。
寇勋在那里呆若木鸡，而张庆平、郭跃他们则嘀嘀咕咕地讨论着。
“哪里有问题，怎么会用这么久？”
“是不是纠错机制得专门针对这个模型做一下优化？”
“老张，你看看啊，是不是还有些问题，可以用更适宜量子计算的方式转化一下？”
“我觉得换一种思路，是不是把分辨率提高，用以互相映射的数据多了，反而会提高保真率一些？”
“总之这个时间肯定是有问题。100个量子比特啊！如果超算用时在2个小时左右，这边再怎么样也可以达到10秒以内吧？”
“走走走，分析一下数据，赶紧改改再算。”
拿着结果的寇勋一脸茫然。
17秒啊，你们为什么这么不爽？
我是谁，我在哪，发生了什么？
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