不确定性环境中的量子搜索

考虑一个数据库，其大部分条目被标记但被标记条目的精确比例未知。已知的是被标记条目的比例为 1-X，其中 X 是在范围 (0,X_0) 上均匀分布的随机变量（X_0 为一小数值）。问题是在单次查询中试图从数据库选出一个被标记项。若算法选到被标记项则成功，若选到未标记项则出错。我们能将出错概率降到多低？最优的古典算法只能将出错概率降到 O((X_0)^2)。此问题已知的_best量子算法也只能将出错概率降到 O((X_0)^2)。利用最近发明的量子搜索技术，本文给出一种将出错概率降到 O((X_0)^3) 的算法。该算法是渐近最优的。