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量子计算是一个新兴但发展迅速的领域。量子计算市场规模预计将从 2021 年的 5 亿美元增至 2026 年的 17 亿美元，复合年增长率为 30.2% [5]。为了使量子计算机 (QC) 实用化并解决实际问题，在其上运行的软件必须多样化且高质量。因此，有必要探索将软件工程 (SE) 实践引入量子计算社区 [57, 97, 58]。这些实践将使 QC 程序员能够编写质量更好的代码。但反过来可能吗？也就是说，量子计算算法可以用来加速 SE 任务吗？QC 对化学家、物理学家和金融家等的潜在益处已经得到广泛研究 [69, 72, 16, 97]。然而，据我们所知 1 ，QC 是否可以帮助软件工程师的问题尚未被探索 [43, 42]。因此，我们认为 SE 社区可以开始探索 QC 算法对 SE 流程的适用性。有这么多可用的算法，我们应该如何开始探索？让我们研究八组算法：线性方程求解器、微分方程求解器、特征值求解器、数据拟合器、机器学习器和组合优化器。我们使用什么过程来选择这些算法？选择过程 2 包括两个步骤：
软件工程的量子计算
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