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1981 年 5 月，在一次以“用计算机模拟物理”为主题的会议上，1965 年诺贝尔物理学奖获得者费曼解释并设想数字计算机不适合模拟量子系统的行为，例如参见 Preskill 2021 [26]。在这四十年中，计算资源的计算能力一直遵循所谓的摩尔定律 [23] 不断增长，该定律指出，在成本不变的情况下，计算机计算能力大约每两年翻一番。当硬件设计师努力应对摩尔定律的消亡时，一种全新类型机器的原型——量子计算机——已经问世。这些设备利用量子力学的特性，特别是叠加和纠缠现象来加速某些类别的计算。尽管实际量子计算机的规模相对有限，但我们现在可以看到新一代量子算法，它只需要非常有限的资源和对错误的鲁棒性。这就催生了所谓的嘈杂中型量子计算机 (NISQ) 时代。一组很有前途的算法和方法至少克服了 NISQ 时代的一些限制，它们是所谓的混合量子经典算法或变分量子算法。一般来说，这些量子算法具有在量子硬件上运行的自由参数和其他可调部分，但它们 (部分) 使用经典计算进行控制，因此使用术语混合。与图形处理单元 (GPU) 等其他专用硬件相比，在这种情况下，量子处理单元 (QPU) 被视为一种计算资源，可以利用它来执行算法的某些部分，从而受益于潜在的加速或资源效率。在这里，我们考虑了与中央银行活动和整个银行业最相关的三个应用：
经济和金融事务
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