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经典计算中搜索算法的复杂性是一个经典问题和一个研究领域。量子计算机和量子算法可以有效地计算一些经典难题。此外，量子机器学习算法可能是促进现有和新量子技术的重要途径，降低执行此类问题的超级计算要求。本文回顾并探讨了变分量子算法、核方法和 Grover 算法 (GA) 等主题。GA 是一种量子搜索算法，作为量子分类器实现了二次速度提升。我们利用 GA 或振幅放大将基本的经典逻辑门模拟为考虑 AND、XOR 和 OR 门的量子电路。我们在综述中的实验表明，所讨论的算法可以相对容易地实现和验证，这表明研究人员可以研究与量子机器学习等相关的讨论领域的问题。
超级计算利用量子机器学习和 Grover 算法
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