Shor大整数因子分解算法、Grover算法等量子算法已经证明了量子计算具有比经典计算更强大的计算能力。然而,设计快速的量子算法是困难的,主要有两方而的原因。一方而,算法设计者的直觉杭根于经典世界之中,算法设计者必须设法避开直觉的干扰才能设计出优越的量子算法。另一方面,设计者所设计的量子算法必须超出所有的经典算法,否则很难引起广泛兴趣。绝热量子计算是继基于量子快速傅里叶变换量子算法研究及Grover算法研究之后的另一量子算法研究领域。它以量子绝热定理为理论基础,具有与生俱来的抵抗量子噪声的能力,本质上属于连续时间量子计算,不同于基于离散幺正变换序列的量子计算模型—量子线路模型。无序数据库搜索问题是量子搜索算法包括Grover算法研究的核心问题,也是量子计算研究的热点问题。利用绝热量子模型研究、解决该问题有助于理解绝热量子计算乃至量子计算的本质,具有重要的理论意义。从表而来看,全局绝热量子计算模型采用线性由线性插值法给定,它的时间复杂度制约公式是由绝热条件作用于整个时间区间而得到；局部绝热量子计算模型的绝热路径及时间复杂度制约公式由绝热条件作用于无穷小的时间区间而得到；部分绝热量子计算模型也采用线性插值法给出系统哈密顿量,但其只在使系统基态和第一激发态之间的能隙最小的时间点附近执行绝热演化。然而,对绝热量子算法的研究发现,全局、局部以及部分绝热量子算法本质区别在于演化路径的不同。绝热量子系统的核心要素是系统哈密顿量。给定了系统哈密顿量,就给定了整个量子系统的演化过程。在绝热量子计算中,给定初始哈密顿量、末态哈密顿量以及路径参数就给定了系统哈密顿量。绝热量子计算的核心问题是系统基态和第一激发态之间的最小能隙问题。一般情况下,系统哈密顿量的能谱及该最小能隙是难以求解的。但在特殊情况下,可以采用降维的方法,把系统工作的N(一般设为N=2n)维希尔伯特空间降至相对较小的维数,再采用近似或解析的方法求解系统基态和第一激发态之间的最小能隙。例如,把Grover问题看做SAT问题的特例,可以把N维降为n+1维,再采用近似方法求解系统基态和第一激发态之间的最小能隙。已有研究表明Grover算法是基于Oracle调用的最优量子算法,其时间复杂度为O(√N)；全局绝热量子搜索算法只能得到和经典暴力搜索一样的时间复杂度；局部绝热量子搜索算法具有和Grover算法一样的时间复杂度；部分绝热量子算法在匹配搜索条件的数据库条目数M=1的情况下,具有和Grover算法一样的时间复杂度,但在M>1的情况下,其时间复杂度要快O(√M)。对Grover算法和局部绝热量子搜索算法的最优性证明目前权限于M=1(M为标识态的数目)的情况。通过修改不同末态之间的度量,利用绝热条件可以证明局部绝热量子搜索算法在M>1的情况下也是最优的,即不存在其他绝热演化路径,得到更优的绝热量子搜索算法。值得提的是,该证明并不包含部分绝热量子搜索算法。绝热量子计算本质上是连续时间量子计算,把它转化为量子线路模型一般遵守两步法则：第一步,对量子算法的运行时间进行分片,在每一个小的时间片内,用一个幺正变换近似该时间片内的连续时间量子操作；第二步,分析由近似所引入的误差,并最终决定分片数。