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更具体地说，我们解决了 QA 的局限性，QA 并非为解决许多经济模型核心的动态规划问题而设计的。具体来说，QA 本身不允许随时间推移或跨多个目标函数进行迭代，并且受到量子到经典瓶颈的影响，这严重限制了可以读出多少经典信息作为问题的解决方案。我们的方法克服了这些限制，可用于恢复宏观经济学、产业组织、博弈论和劳动经济学问题的政策和价值函数。为了评估我们的方法，我们在 QA 上求解实际商业周期 (RBC) 模型，并将其性能与 Aruoba 和 Fern´andez-Villaverde ( 2015 )（以下简称 AFV ）中的基准结果进行比较。求解 RBC 模型还使我们能够展示如何以可以在 QA 上求解的方式制定一个众所周知的经济模型。即使受到现有量子技术的限制，我们仍然可以在 AFV 中使用 C++ 以 VFI 解决方案计算时间的 3% 或组合计算时间的 0.66% 来解决 QA 上的 RBC 模型
量子退火机的动态规划
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