基于自适应相位旋转的Grover量子搜索算法

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在使用Grover量子搜索算法对给定规模的无序数据库搜索时,随着搜索目标数的增加,获得正确结果的概率大幅度下降。分析了出现这种现象的原因,研究了算法中的Grover叠代过程,提出了一种新的自适应相位旋转策略。应用这一策略,当搜索目标数超过目标总数的(3-5~(1/2))/8时,只需两步搜索;当搜索目标数超过目标总数的1/4时,只需一步搜索,即可获得恒等于1的成功概率。实验表明新相位旋转策略是有效的。
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