原子能级就像量子光栅一样，只不过它是环形的，以拓扑同伦方式存在着；当然，量子光栅的栅格的几何形式及其排布，也可以是各种各样，不限于直线排布。 量子隧穿，目前看，与量子通过量子光栅形成量子干涉是类似的、同理的，也是广义量子干涉；它是波函数驻波与势垒波函数的碰撞乘积为实数，从而发生了量子隧穿现象。 单光子流的双缝量子干涉现象，说它是另类量子隧穿，也是对的；它也是量子波函数，通过双缝后，发生栅后空间碰撞、“坐实匹配”的结果。 量子纠缠应该是量子通过晶体栅格后，调制成共轭对称的波函数的结果。 两个复数、复向量（狄拉克积），相碰撞乘积为实数，除了两个共轭复数或复向量以外，还有无数多个可能，只要这个复数是有理数，即可分数表达，则一定可有与其相乘为实数的配对形式存在，可能还形成一个群，甚至拓扑。因此有理由相信宇宙是分形、有理数量子化的。 DNA编码可能也透露出这种欧拉联络的气息。那个生物干细胞，可能广泛分布在真皮层下，只不过要形成复制生长功能，需要其聚集成一个群，具有某个代数结构的集合。 人类用形式（数学形式）表达的客体的信息传递系统，只能是张量形式，目前普遍好用的，也只能是矩阵形式。矩阵形式就是神经网络一列或叫一排神经元一排神经元连接、传递形式；而人的视网膜形成的光量子信号是一层的，类似太阳能电池板那样，整个一层视网膜信号并行传输；电视摄像头形成的电子信号，依然是一排一排扫描线形成的串行图像信号，就是神经网络矩阵形式的，信号传输模式。 人脑神经网络的信号传输形式，是整个一层神经细胞，以量子干涉方式，其波函数信号是“喷射干涉”方式，并行传递到下一层神经网络上的；人类大脑神经细胞为啥有Hebber现象，因为大脑每层神经细胞之间都有联络；而不是人工智能的神经网络，每层实际上只有一排，排与排之间的信号传递形式，只能是矩阵形式；人工智能神经网络，只能做到神经网络排与排之间的反馈形式，而不存在整个一层神经网络上的信息联络形式，因此，几乎没有Hebber现象。Hebber现象就是神经网络层上的信息共振现象。 人工智能没有人脑这种本质并行运算能力，也没有网络信息存储能力，就是多习得模型不干扰。所以说，通用人工智能实现非常困难，这个根本原因还在于经典计算机程序是数理逻辑形式，就是自动控制系统是矩阵形式:是输出，非反馈。华为的三进制逻辑，不知那个“不确定态”所形成的程序流怎么进行？难道引进了“多平面程序流”了？