针对结构化问题的绝热量子搜索算法

量子计算研究的动机在于希望找到能高效求解经典困难问题的量子算法。在此背景下,基于局域绝热演化的量子算法已被证明能以相对于经典搜索二次方的加速求解无结构搜索问题,正如 Grover 算法一样。本文研究如何利用搜索问题的结构来进一步提高这些量子绝热算法的效率。我们表明,通过将针对约化变量集的局部搜索嵌套进全局搜索中,可以设计出复杂度虽仍为指数级、但随问题规模增长的阶数降低的量子绝热算法。