在详细描述多维化计算机的概念之前，让我们先分享几个应用实例，以具体的应用描述为基础，可以更好的理解多维化的优势所在。
在传统的计算机数据加密领域，并不存在一种绝对安全的加密算法，任何的加密算法都无法杜绝暴力破解的可能性，唯一的区别仅在于所需要的时间成本的大小。
但是在多维化的计算机系统中，这种情况得到了根本性的改善。从高维度加密的低纬度数据，是无法以传统的暴力方式进行破解的，是否存在破解的可能性仅是一个概率问题。这是因为更高维度的数据加密方式并不会限于二维度的数学算法，仅以目前的发展阶段来说，我们就可以支持到6个维度的数据加密级别，在这样多维度的加密级别的支持下，传统的暴力破解行为已经变得毫无意义。
示例：以一个简单的八位密钥128为例，如下图所示，其数值为1的顶点数量为1。按照传统的暴力破解方式，最多只需要256次运算就可以破解该密钥。
然而当这个数值为1的顶点在时间维度上做位移运动时，该密钥的数值就会随CPU时钟片断的累积一同发生改变，如下图所示：
因此，当破解程序试图对该密钥进行暴力破解的时候，每次时钟片断的尝试中都只有一定概率猜中该密钥的正确数值，即使完成256次循环尝试也无法确认破解一定成功，除非破解者在破解密钥的过程中加入时间维度的概念，否则该密码就不存在一定可以破解成功的方法。
那么，既然更高维度的加密方式可以提高数据加密的安全性，那更高纬度的破解方法是不是可以更加有效的破解当前常见的二维数学加密算法呢？
对于这个问题，我们暂时不会做深入的描述，只是可以确认的是，任何低维度的算法在高纬度的视角下都是有迹可循的一张图画，其破解的难度要比在同等维度下简单许多。
更高的数据维度就代表了单位长度的数据所能承载的内容更加丰富，同样的，相同代码量的情况下，处于更高纬度的算法所能呈现出的变化也就更多。
请参见如下例子：X + 1 = Y
在传统的数学领域，该方程在X确认后Y就会存在唯一解。而在多维化算法中，X的确认只是第一步，在X的数值得到确认后，时间维度的变化同样会为Y的求值产生不一样的结果。而且这种结果的具体数量并不相同，当X在时间维度上的变化越多时，Y的求值结果也会同样增多，转换为代码量则为如下形式：
switch（x）
case T：
…
可见，从传统数学公式转换到多维度计算后，运算量的提升是成倍增加的，由此所带来的好处也许在简单的应用层面并不十分明显，但是在诸如神经网络算法这样的领域中却会带来质的提升。
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