本文分析了兩向量量子電腦(2WQC)方法對Grover演算法的影響,並比較了典型Grover演算法及其2WQC版本在系統存在噪音時的行為。
在理想無噪音情況下,2WQC Grover演算法展現出常數時間複雜度O(1)。在存在噪音的情況下,2WQC Grover演算法對不同噪音模型表現出更強的抗噪能力,相比於標準Grover演算法。
作者還分析了2WQC Grover演算法在更多量子比特情況下的表現,以及在2WQC操作本身存在噪音時的影響。結果顯示,2WQC Grover演算法在沒有或少量噪音的情況下,能夠以接近100%的概率識別出所有目標狀態,而標準Grover演算法則只能以某個較高的概率識別出目標狀態。
此外,作者還討論了2WQC與經典的單向量子計算(1WQC)結合後的性能。由於2WQC的成功率接近100%,因此1WQC的性能主要受限於後選擇(postselection)的成功率。
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