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根据政府间气候变化（IPCC）第六次评估报告（Masson-Delmotte等，2021）的说法，全球每个地区的每个地区都已经感觉到人类引起的气候变化的影响（Eyring等人，2021a）。迫切需要更好的气候模型，以使区域预测成为可能，从而可以在缓解和适应方面进行更精确的努力（Shokri等，2022）。气候模型确实会随着每一代的变化（Bock等，2020），与观测值相比，系统偏见仍然是由于模型的水平分辨率有限，通常是数十公里（Eyring等人，2021b）。水平分辨率几公里的模型可以明确表示深度对流和其他动态效应（Hohenegger等，2020），从而减轻了许多偏见（Sherwood等，2014），但计算成本很高。即使考虑到计算能力的预期增加（Ferreira da Silva等，2024; Stevens等，2024），理想的混合ESM的层次结构，结合了机器学习（ML）方法和物理建模，还将继续被要求（Eyring等，2024B）。因此，必须利用新技术来改善和加速气候模型。量子计算机提供了替代计算范式，并且在过去几年中看到了巨大进展，请参见图1。量子硬件的大小和质量正在稳步增加，以及拟议中的量子数量的数量（Sevilla和Riedel，2020），并且一些声称已经实现了量子至上的实验（Lau等人，2022年）。在算法方面，生长 -
气候建模的量子计算的机会和挑战
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