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当今时代最紧迫的挑战之一是气候变化，它对全球经济和人类福祉有着广泛影响。为了帮助控制或适应严格的约束，必须对气候动态有更深入的了解和更强大的预测能力。然而，传统的气候模型仍然面临着巨大的计算挑战。数十年来，多个环境成分在广阔的地理和时间尺度上的相互作用甚至会消耗我们一些最大的计算机资源。更复杂的是，高分辨率模型可以提供更好的预测，但代价是显著提高计算能力，而主流计算机设计无法有效地提取这些计算能力。尽管如此，传统的气候模型仍面临着严峻的计算挑战。在广阔的地理和时间尺度上，众多环境成分之间的相互作用非常复杂，很难模拟，这需要巨大的计算机能力。高分辨率模型加剧了这些挑战，它们可以产生更准确的预测，但也需要如此多的处理能力，以至于它们经常超出传统计算机架构的限制。QML 将促进对气候数据分析的研究，进一步深入了解气候系统动力学并提高模型保真度。这种整合背后的原理是，将量子算法和机器学习结合到气候学中，将能够释放出许多与气候变化和气候调整有关的理解和预测能力。现在正值人们呼吁更充分的气候预测，以协助政策决策和适应，而现在正是这一时机。它证明了量子计算如何能够改进科学，并更直接地支持旨在减轻气候影响同时确保可持续性的战略。仍需克服一些主要问题：特别是量子算法的可扩展性、强大的纠错机制以及与现有气候建模框架的集成。这样做——应对这些挑战，推进这些量子计算技术——将是实现更可靠、更可操作的气候预测的前进方向。[1,2,3]
利用量子计算彻底改变气候模型
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