المفاهيم الأساسية
本文提出了一種利用自旋變數簡化 Grover 自適應搜索算法量子電路複雜度的方法,特別是在處理涉及異或運算的目標函數時,可以顯著降低量子字典子程序所需的 CNOT 門數量,從而提高算法的可擴展性和效率。
本文旨在解決傳統 Grover 自適應搜索算法 (GAS) 在處理包含自旋變數的組合優化問題時,量子電路複雜度過高的問題。
提出了一種基於自旋變數 {+1, -1} 的新型量子字典子程序,取代傳統基於二元變數 {0, 1} 的設計。
利用旋轉-Z 門 (Rz) 和 CNOT 門的組合代替多重控制相位門,以編碼目標函數值。
將該方法應用於多輸入多輸出 (MIMO) 系統中的最大似然 (ML) 檢測問題和症狀解碼問題,以驗證其有效性。