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和科学领域的任何其他进步一样，量子计算的概念也是应运而生的。经典计算不足以模拟复杂的量子系统，主要是因为将量子系统的状态存储为经典信息所需的内存会随着系统规模的扩大而呈指数增长。为了更好地模拟这类系统，Richard Feynman 提出了使用量子计算机，即使用量子系统存储和处理数据的计算机 [1, 2]。不久之后，人们注意到了使用这种信息处理方法的其他优势。首先，使用一些专门设计的问题展示了量子计算相对于经典计算的优越性 [3–6]。然后 Shor 证明了使用量子计算机在多项式时间内解决古老的因式分解问题的可能性 [7]。几年后，Grover 表明另一个经典问题，即搜索问题，可以使用量子算法在更短的时间内解决 [8, 9]。搜索问题是在无序集合内查找满足某些条件的元素的问题。经典方法是尝试集合中的每个元素，直到找到解决方案。 Grover 算法通过对某个初始量子态进行连续旋转，直到将其转换为所需状态。初始状态是集合中所有元素以相等系数的叠加，而所需的最终状态则是仅有解的叠加。 Grover 算法无法在多项式时间内解决搜索问题，但它大大减少了所需的试验次数。在单个解的情况下（这是我们在本文中研究的唯一情况），搜索一组 N 个元素经典地需要 O ( N ) 次试验。 Grover 算法仅用 O ( √
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