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计算流体力学（CFD）是科学与工程领域的核心课题，但在高维度、多尺度和湍流等场景下面临严峻的可扩展性挑战。传统数值方法在此类条件下往往因计算成本过高而难以实施。量子计算及量子启发方法作为潜在替代方案正受到广泛关注。本文综述了量子计算、量子算法、机器学习与张量网络技术在CFD领域的交叉研究进展： 1. **变分量子算法**：作为量子-经典混合偏微分方程求解器，其通过“量子非线性处理单元”整合非线性特征的能力被重点探讨 2. **量子神经网络**：包含量子物理信息神经网络（QPINN），这类将经典机器学习框架扩展至量子硬件的技术，已在特定CFD基准测试中展现出参数效率与求解精度的优势 3. **张量网络方法**：源自量子多体系统的该技术被改造为高效的高维压缩与求解工具，现有研究显示其在保持精度的同时可实现内存占用和运行时长达数个数量级的缩减 尽管量子计算CFD在NISQ时代仍难实现实用化，但量子启发的张量网络已显现实际效益。混合策略被视为最具前景的近期解决方案，文末对此进行了展望性讨论。