时光荏苒，岁月如梭，自从君逸将巨蟹座 55f 星球更名为曙光星以来，时间悄然流逝到了 2325 年 11 月。如今，距离他将微生物投放至曙光星已过去两年有余。
在这段时间里，他不仅致力于深入研究各类技术资料，还时常仔细查看三组子程序发送来的有关投放微生物的详尽数据。
起初，当这些微生物刚刚被投放至曙光星时，它们曾面临着诸多困境，导致大量死亡。
然而，由于君逸事先对它们进行了巧妙的改造，再加上曙光星曾遭受彗星撞击，使得地底的丰富营养物质随火山喷发而出。
在历经这场规模浩大的死亡危机后，令人惊喜的是，这些微生物竟然逐渐实现了些许进化，并迅速适应了曙光星的崭新环境，开始蓬勃繁衍。
现在经历过它们对星球两年多的改造，蓝藻制造了大量的氧气，让大气成分逐渐适宜生命发展。
酵母菌分解有机物质，促进了物质循环，使星球表面一些区域形成了更肥沃的环境。
麦芽杆菌参与到星球的元素转化中，有助于矿物质等资源的合理分布，固氮菌增加了土壤中的氮元素，让原本贫瘠之地有了滋养生命的潜力。
水生微生物让星球的水域变得更有活力，水质得到改善，或许将来它们可能孕育出更复杂的生命形式……
整颗星球被它们改造的向着更有生机的方向发展，为未来生命的繁荣奠定了基础！
君逸再一次的查看完太空电梯子程序发来的最新数据后不由的有些唏嘘：“生命总是充满了神奇，无论环境怎么变化，他们总能找到适合自己的生存方式！”
说完之后全息投影中的他嘴角开始上扬：“我应该由衷的感谢这些微生物！因为改造它们让我终于成功的研究出了生物量子计算机！”
是的，君逸能制造出来生物量子计算机了，因为他在改造微生物的时候给了他很多的启发！
生物量子计算机和微生物有很多相似性，比如！分子水平上的构造，微生物细胞内存在着精细且高度有序的分子结构。
以细菌的鞭毛马达为例，其分子结构类似一个复杂的微型机器，由多个蛋白质亚基按特定顺序和空间结构组合而成。
这为生物量子计算机的构造提供了一种微观层面上精巧设计的思路，通过借鉴这种模式，利用生物分子构建量子计算的基本单元，并精确安排它们的空间布局，以实现高效的量子计算功能。
又比如dNA存储方面，微生物将遗传信息存储在dNA中，dNA具有超高的信息存储密度。
从生物量子计算机的角度来看，这种基于生物分子的信息存储方式启发了他利用dNA的化学结构和量子特性来存储量子信息。
例如，dNA中的碱基对可以通过不同的量子态来编码信息，从而实现比传统计算机存储方式更大量且更稳定的信息存储。
除了这两种之外还有微生物的高效能量利用、自我修复特性等都和生物量子计算机有着许多的相似性。
当然，改造地球上的微生物所带来的启发只是一个引子而已，就像是人类突然闪过的灵感一样。
这一切都要归功于他不仅深入研究过地球上的生物，还仔细分析过从比邻星发现的微生物、与美苏尔人交换得来的生物样本以及从蜥蜴人手中缴获的生物资料。
蜥蜴人曾经消灭过数个文明，他们的生物资料虽然大多残缺不全，但由于数量众多，仍然可以从中找到很多完整的生物样本资料。
生物量子计算机本来是三级文明的科技成果，然而，他能够如此早地成功研发出这种技术，只能说是走了天大的狗屎运而已。
关键在于他曾有幸获得过虫族母虫的基因样本。要知道，虫族经过数百万年的发展，已经融合了众多生物的基因。
而母虫更是有着惊人的潜力，可以不断进化成为虫后，甚至是主宰级别的存在！
尽管君逸目前只研究明白了母虫基因样本中的极小一小部分，但这已经让他受益匪浅，收获颇丰！
这么多因素叠加之下，他在改造完微生物后就能快速的研究出生物量子计算机也是情有可原。
……
他在嘴上感谢完被改造过的微生物之后，就给主基地一座自动工厂的子程序发去了制造量子生物计算机的指令，同时他把制造数据一并发给了子程序。
生物量子计算机曾以强大运算能力帮助君逸解决过许许多多的问题，他也一直和所使用的量子计算机不分彼此。
然而，随着生物量子计算机正被研究出来，他也要从“住了”许久的量子计算机里，搬入到生物量子计算机里了。
从运算速度的潜力来看，量子计算机利用量子比特的叠加和纠缠特性，实现了并行计算，大大提高了运算速度。
生物量子计算机以生物分子作为量子比特的载体，比如利用某些蛋白质或核酸分子。
这些生物分子本身在生命体内就参与着高度复杂且高效的信息处理过程。生物分子间天然存在的协同作用和微妙的相互关系，为量子计算带来了全新的维度。
这种基于生物特性的运算机制，使得生物量子计算机在处理特定类型的复杂计算问题时，能够展现出比量子计算机更快的运算速度潜力。
在稳定性和通讯方面，量子计算机面临着量子退相干这一重大挑战。环境中的微小干扰都可能导致量子比特失去其量子特性，从而使计算出现错误。
生物量子计算机则展现出了卓越的抗干扰能力。生物系统经过漫长的进化过程，具备了很强的自我修复和稳定机制。
量子计算机在运行过程中，为了维持低温超导等环境以及复杂的控制系统运行，需要消耗大量的能量。
而生物量子计算机利用生物分子进行计算，其运行过程与生物体内的代谢过程有一定的相似性，在常温下就可以进行，并且能耗极低。
从可扩展性角度分析，量子计算机在增加量子比特数量时面临着技术上的巨大难题。
随着量子比特数目的增加，量子态的控制和纠错变得极为复杂。然而，量子生物计算机基于生物分子的多样性和可组合性，具有更好的可扩展性。
生物分子可以通过基因工程等手段进行改造和扩展，能够相对容易地增加计算单元的数量。
综上所述，生物量子计算机在运算速度潜力、稳定性、能耗和可扩展性等多方面展现出了对量子计算机的碾压之势。
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