HDFC银行Aman Raj Gandhi [警告] Anshula Vijay Kumar Grover [Impl] {count fy Count by Count ty Condite ty Cond of 09-01-2025}在IA 59433/2022上申请申请申请申请,以申请申请申请,申请IA 66659/2022,以便在IA 66659/2022上进行申请,以允许在IA 67558/20222222222年申请。 IA 121051/2022在IA 101935/2023上进行干预/套管,以供IA 101943/2023上的适当订单/指示进行适当的订单/指示IA 102170/2023上的适当订单/指示,以便在IA 110676/2024/2024/2024/2024/2024
学者物理、数学和统计学杂志 缩写关键字标题:Sch J Phys Math Stat ISSN 2393-8056(印刷版)| ISSN 2393-8064(在线版) 期刊主页:https://saspublishers.com 对具有单个标记元素的 Grover 量子搜索算法的几点评论 韩琪 1、韩亚南 1*、陆自强 1、寇亚欣 1 1 西北师范大学数学与统计学院,兰州 730070,甘肃中国 DOI:10.36347/sjpms.2021.v08i03.002 | 收稿日期:2021 年 2 月 9 日 | 接受日期:2021 年 3 月 19 日 | 出版日期:2021 年 3 月 28 日 *通讯作者:韩亚南
摘要:量子计算是一个快速发展的领域,它有望通过利用量子力学的独特性质彻底改变各个领域的问题解决方式。本文深入探讨了量子算法的发展,这些算法利用叠加、纠缠和量子干涉等量子现象来解决传统计算机无法解决的问题。我们探索了基础算法,例如 Shor 和 Grover 算法,以及量子优化、量子机器学习和量子密码学的最新进展。本文探讨了量子计算超越传统计算的潜力,重点关注算法效率和现实世界的适用性。
在1990年代,发现几种量子算法,例如Shor的算法进行分解和Grover的搜索算法[1]的时间复杂性低于其经典同行。这些量子算法基于离散的量子操作,称为量子电路算法。量子算法。[2,3]。在这些算法中,为给定的问题构建了哈密顿量,最初以易于培训的状态制备了量子位。随后,哈密顿人动态和连续地驱动了Qubits的状态,并最终到达溶液状态。尽管已证明使用汉密尔顿人的量子算法比Quantum-tum电路算法慢[4,5],但他们发现了非常有意义的成功。实际上,由于指数较小的能量差距[6],它们通常无法超越经典算法。随机搜索问题是一种罕见的事物,为此提出了三种不同的量子汉密尔顿算法,它们可以超越层状算法。,但这些哈密顿算法仍然与格罗弗的[2,7-9]一样快。最近,发现量子哈密顿算法是出于不同的问题,图表的独立集[10,11],并且它们的表现显着胜过它们的经典对应物。在这项工作中,我们将其应用于一组Quantum-2-satis-Fifansion(Q2SAT)问题,它们具有两组溶液,以产品状态和纠结状态的形式形式。我们旨在以纠结状态的形式找到解决方案。对于给定的Q2SAT问题,我们构建
[1] Gambetta, Jay M.、Jerry M. Chow 和 Matthias Steffen。“在超导量子计算系统中构建逻辑量子比特。”npj 量子信息 3.1 (2017):2。[2] Grover, Lov K。“一种用于数据库搜索的快速量子力学算法。”第二十八届 ACM 计算理论研讨会论文集。 1996 年。 [3] Qiskit,https://qiskit.org/ [最后访问于 2023 年 9 月 16 日] [4] Qiskit,https://qiskit.org/ecosystem/ibm-runtime/locale/ja_JP/tutorials/Error-Suppression-and-Error-Mitigation.html [最后访问于 2023 年 9 月 16 日] [5] Qiskit,https://qiskit.org/documentation/apidoc/transpiler.html [最后访问于 2023 年 9 月 16 日]
量子计算已证明可以对许多经典计算问题产生指数加速。这引起了许多新领域,例如量子算法和量子密码学(即shor [Sho94]和Grover [gro96])。尽管量子算法在理论上的表现良好,但实际应用也很容易受到环境(温度,辐射,光等)的计算错误的影响。量子计算的批评者也将其视为与经典同行相比的主要缺点[AAR13]。直到1995年,Peter Shor [Sho95]首先表明可以通过构建第一个量子误差校正代码来纠正量子错误。这一发现证明,通过使用量子错误校正代码,我们可以使量子计算足够缩放以运行构算算法。
本文以教学方式介绍了量子计算的介绍,其中分析了一些量子形式主义以最终解决Grover的算法。众所周知,该算法是量子计算中的关键算法之一,它是其成功爆炸的能力,即成功的叠加原理之一。此外,该算法可用于在混乱的数据库中有效地定位特定元素,并在有效地找到适当的解决方案时解决某些问题,但同时,可以很容易地尝试使用可能的候选者。最后,对该算法进行了模拟,并将结果与其他经典算法进行比较,以说明量子计算的显着潜在优势。关键字:定量计算,Grovers算法,仿真
量子计算和量子信息科学简介。比较古典和量子计算体系结构和组织。基于电路和退火量子平台上的量子算法设计和实现。量子平台模拟器和实际量子硬件上的程序执行和性能分析,视可用性。量子计算中研究主题的调查范围从算法(例如,Grover的搜索)及其在量子密码学,量子机学习和混合经典/量子算法中的应用。(CSC 647/CSC 747是配对课程。在一个级别完成课程的学生可能不会在另一级上重复课程。)
, DRDE Haldwani Dr Atul Grover, DIBER Dr Ranjit Singh Hyderabad Dr JK Rai, ANURAG Shri ARC Murthy, DLRL Dr Manoj Kumar Jain, DMRL Jodhpur Shri Ravindra Kumar, DL坎普尔 Shri AK Singh,DMSRDE 科钦 Smt Letha MM,NPOL 列城 Dr Tsering Stobden,DIHAR 浦那 Shri AK Pandey,ARDE Dr JA Kanetkar Dr Himanshu Shekhar,HEMRL Dr Anoop Anand,R&DE(E) 特兹普尔 Dr Sibnarayan Datta
