多量子位Grover量子搜索算法的NMR仿真实现

核磁共振（NMR）技术目前是能有效实现量子计算的物理体系之一。多量子算符代数理论可以将幺正变换分解为一系列有限的单量子门和对角双量子门的组合。本文以核磁共振和多量子算符代数理论为基础,提出了实现多量子位Grover量子搜索算法的核磁共振脉冲序列设计方法,并在量子计算仿真程序上进行了3量子位的Grover量子搜索算法的实验验证。     

Grover量子搜索算法的仿真实现

利用核磁共振(NMR)实验技术来实现量子计算,是当前各种验证量子算法最为有效的方法之一,但这个方法首先必须把量子算法编译成在现代超导核磁共振谱仪上能够直接执行的NMR脉冲序列,即NMR量子计算程序。在NMR技术中通常只要施加合适的射频脉冲,便可以达到使核自旋翻转以实现某种逻辑功能的目的,该文讨论了如何设计多量子位核磁共振(NMR)脉冲序列来实现Grower量子搜索算法,并在量子仿真器(QCE)上进行了实验验证。     

量子搜索算法

结合Grover和Tad Hogg的算法框架,叙述了量子算法中非结构化和结构化的两类搜索算法的设计思想.在Grover算法中,结合复杂性、临界点、非单调性、完备性和鲁棒性分析总结了一些性质,分析了Grover算法的优缺点.在Tad Hogg算法中对独立于问题的映射和相位调整分别作了介绍.重点分析了一种相位调整策略,解释该策略有效的原因和适用的场合,讨论了影响算法效率的因素.在上述论述的基础上对量子搜索算法与传统搜索算法进行了比较和分析,总结了隐藏在不同量子搜索算法背后的深刻思想.     

量子搜索算法体系及其应用

Grover量子搜索算法正在逐渐演变成一个算法体系,并逐渐进入了实际应用阶段。文章中通过几何法论述了经典Grover算法,通过算符法引申出了该算法的扩展,并在两种情况下对该算法进行了讨论。在分析该算法实际应用基本策略的基础上,论述了函数全局优化问题的改进,提出了通过量子搜索算法改进纯适应搜索算法的新思想。     

一种改进的量子搜索算法

Rrover提出的对无序数据库进行搜索的量子算法,可以将搜索时间复杂度从经典计算机上的O（N）降低为O（N的平方根）。该算法显示了量子计算的强大能力,在量子计算研究中具有重要地位。但是,我们在研究Grover算法中发现Grover算法存在搜索失效等问题。本文分析了Grover算法中存在的问题,针对其不足之处进行了改进,并证明了改进后量子搜索算法的有效性。     

量子搜索算法的多相位关系研究

假设给定一个总数为N的无序数据库,极其复杂的计算使得几乎不可能建立一个精确的数学公式来描述这个结论:在二维复子空间中,对于一个等幅分布的初始态,存在两个定义在实数域上的相位旋转角集合以使得唯一的目标态能以100%的成功概率找到;文中采取了一种近似的计算方法,通过归纳法推导出了多相位匹配方程.倘若其中一个相位旋转角集合中的元素个数j相对于N(N足够大)较小,则该方程就能保证唯一的目标态以较高的成功概率找到.接着,通过文中推导出的一个递推关系式,对任意给定的j>2,分析了Long算法的计算复杂性.最后,通过一些数值模拟的实例进一步验证了多相位匹配方程的有效性.     

量子傅立叶变换算法的仿真实现

利用核磁共振（NMR）实验技术来实现量子计算,是当前各种验证量子算法最为有效的方法之一,但这个方法首先必须把量子算法编译成在现代超导核磁共振谱仪上能够直接执行的NMR脉冲序列,亦即NMR量子计算程序，在NMR技术中,通常只要施加合适的射频脉冲,便可以达到使核自旋翻转以实现某种逻辑功能的目的，本文讨论如何设计多量子位核磁共振（NMR）脉冲序列来实现量子傅立叶变换算法,并在量子仿真器（QCE）上进行实验验证。     

多量子位量子小波变换逻辑线路及仿真实现

由于量子计算相比于经典计算的突出优越性;量子小波变换的实现对于小波变换的理论完善和实际应用具有重要的意义;而逻辑线路是该变换实现的基础。应用多量子算符代数理论设计了3量子位Haar和D^（4）小波变换的逻辑线路;进而将逻辑线路转化成核磁共振系统可以实现的脉冲序列;并在量子计算仿真器（QCE）上进行了模拟实现;验证了逻辑线路的合理性。     

Grover量子搜索算法的线路优化

Grover算法是能够高效查找到目标态的量子搜索算法,但随着搜索数据量的增大,它的量子线路面临着复杂的门分解问题。在如今的NISQ时代资源非常有限,因此线路的深度成为一种重要的度量标准。介绍了一种基于分治思想的二阶段量子搜索算法,能够在量子计算机上快速地并行运行。提出一种线路优化方法,应用块级的Oracle线路来减少迭代次数。将该方法与分治思想相结合,提出2P-Grover算法。在量子计算框架Cirq上进行模拟实验,与Grover算法进行对比。实验结果表明,2P-Grover算法能够使线路的深度至少减少60%,并且保持了较高的搜索成功率。     

多目标元素的量子搜索算法

Grover量子搜索算法解决了未加整理的数据库搜索问题,在2ⁿ个元素中搜索M个目标元素时,计算复杂度为O（√2ⁿ/M）,相对于经典算法实现了二次加速,但Grover算法在目标元素个数接近2ⁿ/2时成功率较低。提出了一种针对多目标元素的量子搜索算法,当目标元素个数大于2ⁿ/3时,能以不低于97.36%的概率找到目标元素。     

Search an unsorted database with quantum mechanics

In this article, we review quantum search algorithms for unsorted database search problem. Unsorted database search is a very important problem in science and technology. In a quantum computer, a marked state can be found with very high probability using the Grover’s algorithm, or exactly with the Long algorithm. We review the Grover algorithm and related generalizations. In particular, we review the phase matching conditions in quantum search algorithm. Several issues that may cause confusion about the quantum search algorithm are also clarified.     

基于固定目标权重的量子搜索算法

针对现有量子搜索算法均未考虑目标对象重要性的差异,提出了一种对已分配权重的目标对象进行搜索的量子搜索算法。首先对改变叠加态初态幅值会对迭代结果产生的影响进行了分析;在此基础上得出了保证算法有效性前提下,引入权重系数必须满足的条件;基于该条件,构建了含有目标权重信息的量子叠加态,并使算法同时保持了Grover算法的原有性质。仿真结果表明,提出的算法能够以权重值的概率,对成功搜索到的目标态得到满意的结果。     

基于Grover算法的通信系统信号检测

设计一种基于Grover算法的MIMO-OFDM系统信号检测方案,将Grover算法应用于寻找最小判决值以判决发送序列。通过Matlab仿真分析比较Grover及其改进算法与传统检测算法的复杂度和性能。测试结果表明,Grover改进算法可以在有效降低复杂度的同时,达到与经典最佳接收算法基本相同的性能。     

Quantum fixed-point search algorithm with general phase shifts

Grover presented the Phase-π/3 search by replacing the selective inversions by selective phase shifts of π/3. In this paper, we review and discuss the fixed-point search with general but equal phase shifts and the fixed-point search with general but different phase shifts.     

搜索空间自适应量子搜索算法

量子搜索算法,相较于经典计算有着平方根的加速,在许多机器学习算法中都有广泛应用,如量子KNN算法、量子特征提取、量子主成分分析等.在目标分量占比较小的时候,量子搜索算法总能以较高的概率得到目标分量;然而,当目标分量占比较大时,量子搜索算法的成功概率急剧下降.为解决这个问题,本文拟提出一种搜索空间自适应的量子搜索算法.新算法依据目标分量占比的不同采用不同的策略:当目标分量占比为λ≥1/2,将搜索空间扩大为8N;当目标分量占比1/4≤λ<1/2时,将搜索空间扩大为4N;当目标分量占比1/8≤λ<1/4时,将搜索空间扩大为2N;当目标分量占比λ<1/8时,保持搜索空间不变.通过理论分析,改进算法整体效率得到显著的改进,能够保持93%以上的成功概率.     

广义差错长序列的数据库搜索及其快速算法

所谓广义差错是指同时可能具有符号改变、插入与删除的差错,在数据库搜索中如何对具有广义差错的语句进行搜索是近期计算科学发展的重要问题,尤其是对长序列的搜索问题的研究还很少开展。论文对此问题进行讨论,并给出它的快速算法。     

绝热量子搜索算法中的纠缠与能量分析

为了进一步研究量子纠缠与量子计算速度及能量的关系,通过计算von Neumann纠缠熵,分析了时间复杂度分别为O(N )和O(1)的绝热量子搜索算法的量子纠缠度随时间的变化关系,并对两者进行了比较.实验结果表明,量子纠缠对绝热量子计算的运行时间具有明显的影响,较大的纠缠可以导致更短的运行时间,反之亦然.同时对纠缠与能量的关系给出了一般性解释,即注入能量导致系统的纠缠增大,并因此缩短算法的运行时间.此外还分析了纠缠与量子系统初态的关系.实验表明系统初态形式不同,其纠缠度也不一样.初态为等幅叠加态的算法涉及的纠缠度明显大于初态为非等幅叠加态的算法.     

量子搜索和进化搜索算法的比较研究

该文以求解一些NP问题(如TSP问题和背包问题)为例,分析了运行在量子计算机上的量子搜索算法和运行在经典计算机上的进化搜索算法的本质区别,同时也论述了它们之间相互结合的方法,特别是运行在经典计算机上的量子驱动的进化算法。