第四百八十四章
顾律挂断了西蒙的视频电话。
关于去波恩大学当访问学者这件事，顾律因为时间的缘故只能是推脱掉。
这倒是让卢卡斯教授的如意算盘有些打空。
不过……
顾律向西蒙许诺，等他再次复出数学界的时候，倒是可以去德国那边待上一段时间。
西蒙听到顾律这样说后很高兴。
不知道是因为他可以再次见到顾律，还是因为顾律肯愿[ www.biquger.me]意来他们大学。
结束了和西蒙的视频通话后，顾律便翻阅起放在书桌上的那摞实验数据。
实验数据资料总共有十一份。
囊括了郭院士团队在该课题上总共进行的十一次实验操作。
十一次实验，全部以失败告终。
并且十一次还全部是那种彻彻底底的失败。
顾律简单了翻阅了一下手中的实验数据资料。
从这厚厚一摞的资料中，可以明显的看出，这十一次的实验是完全没有具有方向性的。
实验参数的变化没有固定的规律可循。
就像是个无头苍蝇一样，在没有目的性的乱转。
完全就像是抽奖性质的实验一样。
随便输入一串实验参数进去，然后等待开奖。
中奖的几率低的可怜。
顾律皱着眉头全程把十一份实验数据翻完。
怎么说呢。
顾律可以从中借鉴到的东西很少。
因为这些实验不仅全是失败的，并且每次都和想要的实验结果相差甚远。
所以在翻完这些数据资料后，顾律只知道了什么不该去做，但却不知道怎么样去做才是正确的。
“唉！”
叹了口气，顾律将厚厚一摞的数据材料放在一边。
从这堆数据材料中，顾律完全得不出什么有用的信息。
与其如此，还不如自己思索方案。
顾律托着下巴，怔怔的望着电脑屏幕，开始思考起来。
石墨烯内部的自旋轨道耦合与净核自旋现象，会影响石墨烯内部可存在的量子比特数目。
而想要提高石墨烯内部可存在的量子比特数目，就必须要消除这种影响。
可是怎么消除呢？
艾亮的交给他的那十一份失败的实验数据材料证明，想要消除石墨烯材料内部的净核自旋现象是个相当艰难的工作。
原因很简单。
因为净核自旋是石墨烯原子核的的重要性质之一。
原子核由质子和中子组成，质子和中子都有确定的自旋角动量，它们在核内还有轨道运动，相应地有轨道角动量。
所以这些角动量的总和就是原子核的自旋角动量，反映了原子核的内禀特性。
一旦消除了原子核的净核自旋现场，显然就意味着会消除石墨烯原子的特性。
石墨烯作为半导体材料优良的导电性将不复存在。
这种捡了芝麻丢西瓜的事，显然不是改良石墨烯半导体材料性能的初衷。
但是……
净核自旋现象的的确确会影响石墨烯半导体可容纳的量子比特数目。
这就变成了一个很矛盾的问题。
消除净核自旋现象吧，石墨烯半导体的优良导电性将不复存在。
但不消除的话，可容纳的量子比特数目又被死死的限制住。
郭院士团队在针对这个问题时，想到的一种理论上可行的解决方案。
那就是不完全消除石墨烯内部原子核的净核自旋现场，仅消除其中的一部分。
这让既保证了石墨烯自身的优良导电性，有增加了可容纳量子比特的数目。
但理想很丰满，现实很骨感。
顾律面前的这十一份失败的实验记录便是证据。
这个方案虽然在理论上可行。
但难就难在，需要在这两者之间找到一个恰到好处的平衡点。
究竟需要消除多少净核自旋现象，才能保证在不影响导电性的情况下，增加量子比特数目。
这个‘量’很难让人把握。
所以导致郭院士团队之前的十一次实验全部以彻彻底底的失败告终。
并且，在十一次实验数据中，其中有七八份实验数据得到的结果，是石墨烯半导体不仅失去了优良的导电性，并且可容纳的量子比特数并没有增加。
鱼和熊掌都没捞着。
顾律从书房的一侧找出几张草稿纸，平铺在桌面上，用趣÷阁在草稿纸上画出石墨烯的原子内部结构图，然后列出几个公式。
顾律正在试图通过数学的语言计算出平衡点的所在。
一行行公式被顾律列在纸上。
半个小时后……
顾律将面前已经涂改的不成样子的草稿纸揉搓成一团，丢进垃圾桶里。
接着顾律整个人靠在椅背上。
不行，完全不行！
顾律的尝试是以失败告终。
因为他发现通过数学语言的公式推导计算，完全得不出平衡点的具体所在。
起码现在是不行。
原因是在于可供参考的实验数据实在是太少。
在极少实验数据的支撑下，顾律完全连一个普适性的公式都推导不出来。
这种情况下，更不用说去求解平衡点的所在。
艾亮交给他的十一份实验数据虽然挺多，但大部分是无用数据，可用的数据和参数实在是太少。
导致顾律的公式推导完全进行不下去。
顾律开始尝试另一种办法。
那就是建立数学模型。
打开Matlab，顾律敲击代码，代入参数，很快就构建好一个基础的数学模型。
接着顾律点击运行。
运行的结果同样没有让顾律满意。
原因还是因为可用数据太少。
“看来，还是需要多次的实验才可以啊！”顾律用手摩挲着下巴，轻声开口道。
可是……
顾律又意识到一个问题。
要真的通过采取多次实验得到有效数据的这种方式，那不和郭院士团队曾经采用过的方法一模一样了吗。
但进行这样的一次实验，不仅需要耗费大量的时间，并且无法保证每次实验得到的数据都是有效的。
因为那个‘平衡点’所在的位置在一个相当大的范围内。
极有可能出现的情况是，五次实验下来，可能就只能得到一组有效的数据。
这样的效率太过于低下。
并且，按照顾律的估计，想要搭建一个完整的数学模型，起码是需要近五十组有效的实验数据。
这工作量……
实在是有些太大了！