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计算流体力学（CFD）是经典科学计算的基石，人们日益关注量子计算机能否加速此类模拟。迄今为止，针对CFD的容错量子算法提案几乎都基于卡拉曼嵌入法——该方法用于在量子计算机上编码非线性问题。该工作首先揭示了这些提案存在多重严重瓶颈，导致其宣称的量子优势难以成立：卡拉曼方法缺乏收敛性、时间步长要求严苛、条件数缩放不利以及数据提取效率低下。在明确这些障碍后，研究人员开发了一种规避这些问题的不可压缩格子玻尔兹曼方程新算法，并详细分析了算法复杂度所有潜在来源及门计数估算。研究发现，对于端到端问题，在高容错机制下特定观测值可能保留适度量子优势。该团队以Kolmogorov微尺度分辨率推导出D维空间中量子算法的雷诺数缩放下界为O(Re^(3/4)(1+D/2)×qM)，其中qM为数据提取乘性开销（阻力计算时qM=O(Re^(3/8))），这相较于经典算法的缩放改进上界为O(Re^(3D/8))。但数值研究表明实际加速效果更低，二维情况下缩放估计为O(Re^1.936×qM)。该研究为CFD领域实现微小但非平凡的量子优势提供了坚实证据，并强调了开展更多端到端量子算法 rigorous 开发的必要性。