科學家成功在量子計算機上進行3量子比特Grover搜索

使用經典計算機在大型無序資料庫中搜索目標條目(item)是一項耗時的任務，但未來的量子計算機有望更快地完成這些搜索任務。先前的研究已經表明，1996年問世的Grover搜索演算法是目前最佳的量子搜索演算法，其搜索速度遠超其他量子演算法。然而，在量子系統中實現Grover演算法是一項相當具有挑戰性的任務。

最近，一項新的研究中，研究人員已經用囚禁原子離子( trapped atomic ions)實現了Grover演算法。該演算法使用三個量子比特，相對應的是一個擁有8(23)個條目的資料庫。搜索資料庫中的一個或兩個條目時，研究人員發現，果不其然，Grover演算法的成功率遠遠高於經典計算機的最佳理論成功概率。

該實驗由馬里蘭大學和美國國家科學基金會的研究人員組成的一個研究團隊完成，團隊代表是Caroline Figgatt。該研究成果發表在近期的《自然通訊》雜誌上。

「這是人們首次在一個可擴展的量子計算系統上實現3量子比特Grover搜索演算法。」Figgatt說，「此外，這也是首次使用可以與經典搜索相媲美的布爾甲骨文(Boolean oracles)實現演算法。」

用來搜索資料庫的經典方法很簡單。大致說來，該演算法可以隨機猜測一個條目或者說「解決方案」。例如，在一個擁有8個條目的資料庫中進行單迭代搜索(single search iteration)，這意味著，一個經典演算法可以進行一次隨機查詢，如果失敗，它將進行第二次隨機猜測。總的來說，要猜中8個條目中的2個，結果成功率為25%。

而Grover搜索演算法首先需要初始化總共擁有8個態的量子疊加系統，然後使用被稱為「oracle」的量子功能標記正確的解決方案。通過使用這些量子策略，對8條目資料庫進行單迭代搜索的理論成功率可以提高到78%。隨著成功率的提高，搜索速度也會加快，因為只需要較少的查詢次數就能得到正確的答案。

事實上，現在根據實現Grover演算法的研究結果，其成功率遠低於理論值，大約只達到39%或44%，這取決於使用的oracle，但仍然明顯高於經典方法的成功率。

研究人員還在擁有兩個正確解決方案的資料庫上測試了Grover演算法，經典計算機和量子計算機的理論成功率分別是 47% 和100% ，而這兩個類型的oracle的實現成功率分別為68%和75%，優於經典計算機的最高理論值。

研究人員認為，這種Grover演算法的實現方法未來可以擴展到更大的資料庫。隨著資料庫規模的增大，與傳統計算機相比，量子優勢也會越來越明顯，這也將是未來應用程序的優勢所在。

Figgatt最後說，「我們將砥礪前行，繼續開發擁有更多量子比特的先進控制系統。」

本文由量子計算最前沿基於相關資料原創編譯，轉載請聯繫本公眾號獲得授權。

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