【摘 要】
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通过分析发现,经典的Grover算法在目标项个数为总搜索项个数的一半时迭代会失效,为此提出一种扩大搜索空间的改进Grover算法1,该算法在目标项个数未知的情况下自适应的调整迭
【机 构】
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江西理工大学软件学院,南昌大学信息工程学院,东华理工大学软件学院,江西财经大学信息管理学院
【基金项目】
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江西省自然科学基金资助项目(20132BAB201044);江西省高等学校科技落地基金资助项目(KJLD12071)
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通过分析发现,经典的Grover算法在目标项个数为总搜索项个数的一半时迭代会失效,为此提出一种扩大搜索空间的改进Grover算法1,该算法在目标项个数未知的情况下自适应的调整迭代次数,可以有效避免算法失效;此外针对Grover算法在多次迭代后目标解的概率仍有可能达不到1的情况,提出了改进的Grover算法2。当目标项个数M和待搜索项个数N已知时,针对M/N>1/4的情况,对量子位进行了扩充,在一定情况下该算法只需迭代一次即可以100%的概率得到目标解。
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