具备部分信息可用性的量子多目标搜索算法
量子物理
2015-06-26 v2
摘要
考虑在大小为 N 的大型无序数据库中非结构化搜索未知数目 l 个目标项。多目标量子搜索算法由两部分组成。算法第一部分将格罗弗单目标搜索算法推广到多目标情形,第二部分是解决计数问题以确定 l。本文研究(连续时间)多目标量子搜索算法,但借助部分信息的可用性以更具结构性的方式展开。可用部分信息的建模通过若干给定的、可能重叠的信息集并赋予不同权重以表示各集可靠性来简单完成。估计了相关统计特性并分析了算法效率与复杂度。我们的分析表明,若存在“错置置信”,此处描述的搜索算法未必比非结构化(广义)多目标格罗弗搜索更高效。然而,若信息集具备“基本置信”性质,即每个信息集至少包含一个搜索目标,则在小得多的数据空间上保持二次加速,从而进一步加快首个目标的量子搜索。
引用
@article{arxiv.quant-ph/0011019,
title = {Quantum Multi-object Search Algorithm with the Availability of Partial Information},
author = {Goong Chen and Zijian Diao},
journal= {arXiv preprint arXiv:quant-ph/0011019},
year = {2015}
}
备注
17 pages, 1 figure