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超级计算利用量子机器学习和 Grover 算法
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。
Grover和Shor算法的步骤 - 步骤研究
抽象的Grover和Shor算法是该领域研究开始时量子计算的两个主要封面。第一个是一种搜索算法，与经典算法有关，并且在解决其他几个问题方面具有很大的应用。第二个能够解决多项式时间中数字C的问题，这是负责计算和加密量子研究的主要动力。在这项科学的启动工作中，我们介绍了Grover和Shor的量子算法，该算法广泛用于量子计算，其原始建议集中在电路演变后每一步之后获得的量子状态。因此，行使了Quantic端口的应用以及量子特性的感知以及这两种算法的功能。在电路中，我们重点介绍了允许我们执行处理任务的基本量子纠缠属性。关键字：量子算法。Grover算法。shor算法。
Grover 算法和量子傅里叶变换中用于非局域性和纠缠检测的 Mermin 多项式
摘要 使用 Mermin 多项式可以检测量子系统的非局域性和由此产生的纠缠。这为我们提供了一种研究量子算法执行过程中非局域性演变的方法。我们首先考虑 Grover 的量子搜索算法，注意到在算法执行过程中，当接近预定状态时，状态的纠缠度达到最大值，这使我们能够搜索单个最优 Mermin 算子，并在整个 Grover 算法执行过程中使用它来评估非局域性。然后还使用 Mermin 多项式研究量子傅里叶变换。在每个执行步骤中搜索不同的最优 Mermin 算子，因为在这种情况下没有任何迹象表明我们能够找到最大程度地违反 Mermin 不等式的预定状态。将量子傅里叶变换的结果与之前使用凯莱超行列式进行纠缠研究的结果进行了比较。由于我们提供的是结构化且有文档记录的开源代码，因此所有的计算都可以重复。
解密未来：量子计算以及 Grover 和 Shor 算法对经典密码学的影响
摘要。本文旨在直接分析量子计算算法的能力，特别是 Shor 和 Grovers 算法，分析其时间复杂度和强力能力。Shor 算法使我们能够以比传统系统快得多的速度找出大素数的素因数。这对依赖于传统算法无法计算大素数素因数的经典密码系统构成了威胁。Grover 算法使我们的计算机系统搜索能力提高了一倍，这将对密码系统密钥和哈希的强力能力产生重大影响。我们还分析了这些算法对当今经典密码系统的影响，以及可以对安全算法进行的任何重大改进，以使其更安全。
arXiv:2212.10482 Grover 算法在当今量子处理器上的非编码实现性能
量子计算已成为过去十年物理学、数学和计算机科学领域最热门的话题之一。这源于噪声中型量子 (NISQ) 设备的部署，这些设备可以加速多种算法的执行。与大规模量子 (LSQ) 系统相比，NISQ 设备不是基于使用纠错码的容错量子电路，而是使用错误缓解技术。大家一致认为，量子纠错将在 LSQ 系统的开发中发挥重要作用。大量文献致力于这一主题，该研究领域在过去几年中发展迅速 [1]，[2]。研究错误控制编码是否可用于 NISQ 技术也很有趣。据我们所知，直到最近才在 NISQ 设备上进行使用纠错的测试。 2022 年底，[ 3 ] 的作者报告了使用 [[4,2,2]] 错误检测码时的性能改进。这项工作的目的是展示在可用的 NISQ 设备上实现的量子算法的性能限制，并讨论它们的改进，可能使用纠错，与 [ 3 ] 的最新结果一致。为了更好地理解，我们将重点关注 Grover 搜索算法 (GSA) 的一个特殊情况。[ 4 ] 中提出了这种算法，用于在未排序的数据集上搜索标记元素，理论上优于经典搜索算法（GSA 的复杂度随着 √ 而增长
sr.no.作者标题1 Donovan，John J System编程2 Hutchison，R.C编程Intel 80386 3 Grover，P.S计算机编程基本4 NEI
sr.no.Author Title 1 Donovan, John J System programming 2 Hutchison,R.C Programming the intel 80386 3 Grover, P.S Computer programming in BASIC 4 Neibauer, Alan R Word perfact tips and tricks 5 Oliver, P.C Data processing and information technology 6 Kelly-Bootle, Stan Mastering quick C 7 Jorgensen,C Mastering 1 2 3 8 Lunsford, E. Michael Advanced techniques in Lotus 1-2-3- 9 Krumm, Rob Word perfect 4.2 power tools 10 Sanders, Donald H. Computers today 11 Shapiro , Staurt C LISP an interactive approach 12 Meijer , anton Computer network architectures 13 Gehani, R. R. C : an advanced introduction 14 Murray, William H 80386/80286 assembly language programming 15 Hergert , Douglas Microsoft quick BASIC 16 Muster , John UNIX power utilities for power users 17 Rosen, Arnold Word处理18 GEHANI，NARAIN C用于个人计算机19 Radeliffe，Robert A百科全书C 20 Mecdormott，Mecdormott，Vern高级基本基本步骤21，步骤21 philphakis，通过COBOL 22 DETMER，RICHARD C. RICHARD C. RICHARD C.集会语言编程的基础23 McDermott，Vern Mcdermott，Vern Mcder by Step 22 26 Gehani，Narain Advanced C 27 Maynard，J计算机编程简单28 AHO，Alfred.V数据结构和算法29 Rich，Elaine Pascal，机器编程介绍30 Rich 30 Rich，Elaine人工智能31 Nillson，N J.Principles of Artificial Intelligence 32 Rajaraman, V. Analog computation &stimulation 33 Beheshti, H.M Data processing a user's approach 34 Khan ,E.H Computer and data processing with Basic 35 Walker, R.S Understanding computer science applications 36 Steven, Alastair Turbo C memory resident utilities 37 Gottfried, B S Programming with advanced structured Cobol 38 Jain, V K Computer for beginners 39亨特（Hunt），罗杰（Roger T）计算机和常识40法语，C.S计算机研究41 Hall，Patrick J如何在LISP 42 Lipschuk中求解它，由Fortran 77 43 Newcomer，L.R编程，PL/ SQL/ FONIGNER为初学者提供44个Scheid，F Computers and f Computer and f Computer and for 45 Lipschutz，n.m n.m n.m n.m n.m bitt bits bits bits bits bit bit bits bit bits bit 47 g。 D.A.
目标状态数量不确定的稳健量子搜索
M / N 和 j op = [( π / 2 − β ) / ( 2 β )] 是最优 Grover 迭代次数。如果 ( 2 j op + 1 ) β ≈ π / 2，则最大概率趋近于 1，这意味着如果量子数据库的维数很大，Grover 算法通常具有很高的成功率。Grover 算法经历了几个重要的发展。在某些情况下，比如结构化搜索 [ 7 ]，其成功率是各个搜索成功率的乘积，因此每个单独搜索的高成功率至关重要；特别是当维度不是那么大时，标准 Grover 算法的效果会不佳。为了解决这个问题，一些改进的搜索算法被提出 [ 8 – 12 ]。Grover-Long 算法 [ 11 ] 是这些改进算法之一，已被证明是最简单、最优的 [ 13 ， 14 ]。该算法的成功率达到 100%，而 Grover 算法在找到 4 个中的 1 个时才能达到 100% 的成功率。在 Grover 原始算法和 Grover 改进算法中，都需要提前知道标记状态的确切数量。因此，如果不知道确切数量，这些算法就无法确定何时停止 [15]。空间搜索 [16-18] 是解决此问题的方法之一。定点搜索算法是另一种方法
深度优化的Ascon量子电路的实现
摘要。采用不同计算范式的量子计算机的开发正对密码学的安全构成威胁。将范围缩小到对称键的加密型，Grover搜索算法在对安全性的影响方面可能是最有影响力的。最近，已经努力估算Grover对对称密钥密码的关键搜索的复杂性，并评估其量词后安全性。在本文中，我们提出了对Ascon的Quanmu电路的深度优化实施，这是一个对称的密钥密码，已在NIST（国家标准和技术研究所）轻巧密码标准化中得到标准化。据我们所知，这是用于AS-CON AEAD（使用关联数据认证的加密）方案的量子电路的首次实现。 对我们的理解，减少目标密码的量子电路的深度是Grover关键搜索的最有效方法。 我们演示了ASCON的最佳Grover的主要搜索成本，以及建议的深度优化量子电路。 此外，根据估计的成本，我们根据相关评估标准和最先进的研究来评估Ascon的量词后安全强度。据我们所知，这是用于AS-CON AEAD（使用关联数据认证的加密）方案的量子电路的首次实现。对我们的理解，减少目标密码的量子电路的深度是Grover关键搜索的最有效方法。我们演示了ASCON的最佳Grover的主要搜索成本，以及建议的深度优化量子电路。此外，根据估计的成本，我们根据相关评估标准和最先进的研究来评估Ascon的量词后安全强度。
量子算法比较
在快速发展的量子计算领域，Shor 和 Grover 算法是利用量子力学解决超出传统计算能力的问题的杰出成就。本文对 Shor 算法（以分解大合数而闻名）和 Grover 算法（擅长搜索非结构化数据库和优化问题解决）进行了比较分析。该研究探索了理论基础、实际实施和现实影响。Shor 算法利用量子傅里叶变换和模块化算法，有望使分解速度呈指数级加快，影响 RSA 等传统加密系统。Grover 算法采用振幅放大和量子预言机操作，使搜索速度加快了二次方，其价值超越了素数分解。Shor 算法使用 IBM Qiskit 实现，专注于分解，展示量子相位估计和周期查找。Grover 算法适用于适合素数分解的数据集搜索。方法包括量子电路设计、参数调整和量子硬件模拟。结果评估了执行时间、准确性和可靠性，突出了优势和局限性。Shor 算法在特定问题上表现出色，但面临可扩展性问题。Grover 算法用途广泛，但受到二次加速的限制，应用范围广泛。讨论包括加密含义、对新协议的需求以及 Grover 在数据库搜索、优化和机器学习中的应用。未来的研究旨在解决量子比特保真度和门错误等硬件挑战，以提高量子算法的稳健性。这项研究强调了量子算法的变革潜力，指导了量子计算应用和理论的进步。
在嘈杂的中间量子量子硬件
摘要 - Grover搜索是一种著名的量子搜索算法，它利用量子叠加来找到具有二次加速的标记项目。但是，当在嘈杂的中间量子量子（NISQ）硬件上实现时，甲骨文和扩散操作员的重复迭代随量子数的数量而增加，从而导致噪声显着。为了解决这个问题，我们提出了一个混合量子式架构，该体系结构用经典优化器的更新代替了量子迭代。此优化器将Oracle Hamiltonian的期望值最小化，相对于代表目标位字符串的参数化量子状态。我们的参数化量子电路比Grover搜索电路要浅得多，我们发现它在嘈杂的模拟器和NISQ硬件上的表现优于Grover搜索。当量子位的数量大于5时，我们的方法仍然保持可用的成功概率，而Grover搜索的成功概率与随机猜测的水平相同。索引术语 - Quantum搜索，嘈杂的中间尺度Quantum，变异量子eigensolver