A∈{0,1}^{n×n}，A_ij=1如果i与j有利益关联。D∈{-1,0,1}^{n×n}，D_ij表示利益流向。度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性。W∈ℝ^{n×n}，W_ij=利益关联强度。超边e_k∈E(超图)，或子图G_k⊂G。{A_k}, k=1,...,K不同层面。A(t)或W(t)，t=1,...,T。加权有向边e_ij∈E，权重w_ij。𝒯∈ℝ^{n×n×m}，

6G时代，空间计算与通感算一体化基站的融合本质是 ​​“感知-通信-决策”闭环重构​感知即通信​：基站通过电磁回波实现环境理解，替代传统雷达；​空间即界面​：厘米级定位与实时三维重建，支撑AR/VR自然交互；​算力即控制​：联邦学习动态优化资源，满足手术级可靠需求。​未来趋势​：2029年6G标准落地后，通感算基站将成为城市级“神经节点”，驱动低空经济、工业元宇宙等场景爆发，最终实现“万物皆可感知

编号类别模型配方多/双/单Region+多/双/单AZ+边缘DC/边缘计算节点IaaS/PaaS+SaaS服务层产品及产品功能（可多产品组合、多功能组合）及需要的软件/硬件资源列表应用场景函数名称函数中每个变量/参数的数据结构与对应生存期函数/算法逐步思考推理思考（含数学方程式、对象、资源、任务、进程/协程/线程及对应的代数、约束、目标函数/传递函数/依赖函数、参数及参数的数值范围及边界条件、逐步

编号类别模型配方单/双/多Region+单/双/多AZIaaS/PaaS/SaaS/其他功能应用场景算法/模型名称数据结构列表算法逐步推理思考的数学方程式及参数列表及参数的值范围及各类边界条件（含所有要求细节）底层硬件需求编译器/优化器配置及算法时序数学方程式误差/算法复杂度底层规律/理论定理典型应用场景和各类数学特征541CPU跨AZ CPU节能策略（C-states）多Region + 多AZ

涵盖机密计算、零信任、AI 安全、数据安全态势管理（DSPM）、API 安全、供应链安全等。编号类型领域子领域问题【含硬件/软件/电路电子/集成电路/芯片/数据加密/信息加密/热/光/电/力/几何/拓扑/电路/时序/器件物理/半导体/射频/其他】问题的数学分析（含逐步推理）参数列表及边界范围及数值范围关联知识CS-647安全PaaS机密计算：TEE 内数据持久化与 sealed storage硬件

编号领域方程式中文名称数学方程式及参数列表（含数值/区间）详细说明（含边界条件/数字/区间/描述）关联知识应用场景（1–3 nm GPU）1器件物理 · 量子修正泊松（TCAD 必备）​∇·(ε∇ψ) = −q(p−n+N_D−N_A) + ∇·P_QM量子修正泊松方程（QM-corrected Poisson）​- ψ(r)：静电势- ε：介电常数（Si ~11.7ε₀；SiO₂ ~3.9ε₀；

对于一维超材料单元，先计算其散射矩阵 S=[S11​S21​​S12​S22​​]（可通过有限元或传递矩阵得到），然后反推等效折射率 neff​和阻抗 Zeff​：Zeff​=±(1−S11​)2−S212​(1+S11​)2−S212​​​，ejkeff​d=1−S11​(Zeff​−1)/(Zeff​+1)S21​​。对于液体层，矩阵简化为 Tliq​=[cos(kz​d)jsin(kz​d)

信息不可逆能耗开关摆幅下限⇒短沟道隧穿崩溃域：Si 类 FET 的 Lg 推到 ~3 nm 附近，SDDT 会吃掉开关比；有效可行区大致卡在 ~6 nm 量级附近（取决于结构/定义）互连延迟：长线不 repeater →；repeater 能把 scaling 救回 O(L)，但代价是面积/功耗/抖动；同时热与冷却机制上限（空冷~数十–~100 W/cm² 量级后越来越痛苦；再上要液/两相）

临界带宽B_critical满足：V_orig/B_critical = V_orig/(r·B_critical) + V_orig/R_compress + r·V_orig/R_decompress ⇒ 1/B_critical = 1/(r·B_critical) + 1/R_compress + r/R_decompress ⇒ B_critical = (1 - 1/r) / (1/R

编号 类型 领域 子领域 问题 问题的数学分析 常数/常量及参数列表及参数的数值范围 关联知识 应用场景1 理论问题 数学 抽象代数(群论) 判断一个有限群是否为循环群 循环群是由单个元素生成的群。对于有限群 G，若存在 g∈G使得 G={gn∣n∈Z}，则 G是循环群。判定方法：利用阶的性质——素数阶群必为循环群；循环群的子群也是循环群；阶为 n的循环群同构于 Zn​。可通过计算群中元素的阶是否