Architecture: It operates on the concept of "runlevels" (0-6), representing different system states (halt, single-user, multi-user, reboot). Service management is handled via shell scripts stored in /etc/init.d/, which are symlinked to directories like /etc/rc2.d/ to determine startup order.9架构： 它基于“运行级别”（0-6）的概念运行，代表不同的系统状态（停机、单用户、多用户、重启）。服务管理通过存储在 /etc/init.d/ 中的 Shell 脚本处理，这些脚本被软链接到如 /etc/rc2.d/ 等目录以确定启动顺序 9。

在高层级比较中经常被忽视的一个关键差异化因素是单实例 SLA。对于无法轻易重构为集群式云原生架构的遗留应用程序（通常基于 Windows），Azure 提供了明显的优势。只要使用高级 SSD 或 Ultra Disk 存储，微软就为单个虚拟机提供 99.9% 的正常运行时间 SLA 8。这允许企业在保持合规性要求的同时，“直接迁移”单体应用程序。

这些嵌套环境中的安全性通过“屏蔽虚拟机”（Shielded VMs）来解决。该技术通过加密虚拟机的磁盘和状态，保护虚拟机免受主机系统上受损管理员的侵害。当应用于嵌套环境时，这意味着有能力在模拟环境中创建安全、加密的飞地，有效地创建连 L1 管理员也无法检查的“黑匣子” 8。这与“存储空间直通”（Storage Spaces Direct）技术相呼应，后者允许纯粹在软件中定义高可用性存储系统，进一步将 L2 环境与物理依赖关系抽象化 8。

Willow 处理器执行了一项 RCS 基准测试，Google 研究人员声称，要在当今世界上最强大的系统（拥有 1.68 EFlops 性能的 Frontier 超级计算机）上模拟该测试，大约需要 $10^{25}$ 年（10 秭年）13。Willow 在不到五分钟的时间内完成了这项任务 8。这一声明代表了相较于 2019 年 Sycamore 结果的急剧升级，当时的结果估计经典运行时间为 10,000 年（后来受到 IBM 和其他人使用改进的张量收缩方法和二级存储的挑战，缩短为数天）19。

这一声明立即遭到了IBM研究人员的反驳。IBM团队指出，通过优化经典算法（特别是利用二级存储扩展内存的Schrödinger-Feynman算法），经典模拟的时间可以从10,000年缩短至2.5天 6。虽然“2.5天”对比“200秒”仍然存在巨大差距，但这一反驳揭示了一个关键动态：经典算法并非静止不动的目标。

$10^{25}$ 年这一数字源于高保真度存储和操作 105 量子比特系统状态向量所需的计算复杂性。尽管如 Capgemini 分析师等批评者认为 RCS 对商业应用“毫无用处”且是在比较“苹果和橘子”，但这种批评忽略了该结果的物理意义 4。这一对比旨在展示对经典模拟壁垒的突破。所谓“双指数”式的差距拉大，是指观察到 Willow 量子比特数的适度增加（从 2019 年 Sycamore 的 53 个增加到 Willow 的 105 个）导致经典模拟时间从 10,000 年（针对 Summit 的估算）跃升至 $10^{25}$ 年（针对 Frontier 的估算）2。这一跳跃说明我们已经进入了一个经典模拟在宇宙寿命内物理上不可能实现的领域。

import mathdef estimate_shor_resources(curve_name, bit_length): """ 基于Roetteler et al. (2017) 及 Garn & Kan (2025) 的复杂度模型， 估算利用Shor算法破解椭圆曲线密码学所需的逻辑量子比特数。 核心公式近似: ~9n + 2*log2(n) + 10 逻辑量子比特 其中 n 为基域的比特长度。 参数: curve_name (str): 曲线名称 (如 'secp256k1') bit_length (int): 素数域的比特长度 (n) 返回: dict: 包含估算结果的字典 """ # 逻辑量子比特估算 # 9n 因子主要用于存储群元素及进行模算术运算（加法/乘法） logical_qubits = 9 * bit_length + 2 * math.ceil(math.log2(bit_length)) + 10 # Toffoli门数量估算 (近似为 O(n^3 log n)) # 这是衡量算法时间复杂度的关键指标，直接决定了量子电路的深度和运行时间 # 系数 448 来自于对受控点加法电路的详细分解 toffoli_gates_approx = 448 * (bit_length ** 3) * math.log2(bit_length) return { "协议": curve_name, "比特长度 (n)": bit_length, "预估逻辑量子比特需求": logical_qubits, "Toffoli门数量级": f"{toffoli_gates_approx:.2e}" }# 定义主要区块链使用的曲线参数curves =print(f"{'协议':<30} | {'位宽':<5} | {'逻辑量子比特':<12} | {'Toffoli门开销':<15}")print("-" * 75)for curve in curves: result = estimate_shor_resources(curve["name"], curve["n"]) print(f"{result['协议']:<30} | {result['比特长度 (n)']:<5} | " f"{result['预估逻辑量子比特需求']:<12} | {result:<15}")print("\n注: 上述数据基于Shor算法的标准实现。若采用Gouzien等人的猫态量子比特架构，")print("物理比特数可能大幅优化，但逻辑资源需求量级基本保持一致。")