[发明专利]一种基于Grover算法的大数据集搜索方法、量子计算机

说明书

本发明属于量子计算技术领域，公开了一种基于Grover算法的大数据集搜索方法、量子计算机，根据量子处理器的容量对数据集分块，每块数据集的大小为处理器一次能处理的最大数据量；以每块数据的迭代次数为自变量，列出搜到解时迭代次数的总期望值等式；列出搜索问题的约束条件，并将总期望值等式作为目标函数，对优化方程求解；按照求得的每块数据的迭代次数对相应数据块进行搜索；与完整Grover算法进行对比，得到优化搜索算法的优化率。本发明对较大数据集进行搜索可以有效减少查找次数，最优情况下优化率可以提高6％左右。相同搜索成功率的条件下减少查找次数，可以使整个系统中由错误率和退相干性产生的影响得到抵消。

技术领域

本发明属于量子计算技术领域，尤其涉及一种基于Grover算法的大数据集 搜索方法、量子计算机。

背景技术

目前，量子计算是基于量子逻辑，利用量子态进行信息处理的方法。随着 量子计算机的发展，基于量子计算机运行的量子算法被人们发现，它解决一些 问题的效率将有可能远远超过经典算法，甚至可以解决经典计算机无法解决的 一些问题。Grover算法是一种量子搜索算法，该算法被证实可以对经典算法进 行二次加速从而更快速地解决问题。目前现有的能有效解决搜索问题的量子算 法绝大多数都是Grover算法的变体，这些Grover算法的改进算法在解决大数据 集上的搜索问题时需要消耗大量的量子比特来进行计算。由于量子的纠缠态难 以控制，因此处理器的量子比特数始终存在限制，目前谷歌所发布的量子计算 机仅72量子比特，IBM推出的仅53量子比特，如果搜索空间的大小超过了该 量子处理器所能承载的最大数据量时，便无法直接通过Grover算法搜索目标 项。因此，对于在量子计算机上，如何使用有限量子比特的处理器对大型的无 结构数据进行搜索是需要解决的重要问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：

(1)现有技术在解决大数据集上的搜索问题时需要消耗大量的量子比特， 当搜索空间的大小超过处理器的量子比特限制时便无法直接找到问题的解。

(2)由于量子系统存在消相干性，所以搜索算法的查找次数越多系统的错 误率就越高，在数据量较大的情况下甚至会发生系统完全消相干从而导致无法 完成计算的情况。本发明的优化方法从Grover算法的迭代次数与对应的搜索概 率之间的关系入手，通过减少查找次数的方式提高搜索效率。

解决上述技术问题的难度：通用量子计算机利用量子的相干性和纠缠态来 实现量子计算，由于量子的自身特性，纠缠态的制备和保持是有严苛的条件限 制的，在实现计算过程中必须要想办法降低量子算法的运算复杂性和计算时间 来减少中间态，以求得算法的结果在保持一定准确率的同时有较高的实用性。 想要构建通用量子计算机帮助解决一些问题，如何实现高效搜索是一个至关重 要的技术节点。

解决上述技术问题的意义：本发明的搜索方法可以实现使用较少量子比特 的处理器完成大数据集上的搜索问题，解决了量子处理器在搜索问题上的比特 限制问题。同时，本发明的优化方法有效减少了搜索问题的查找次数，一定程 度上抵消了部分由于系统的消相干性带来的错误率。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于Grover算法的大数据集 搜索方法、量子计算机。

本发明是这样实现的，一种基于Grover算法的大数据集搜索方法，所述基 于Grover算法的大数据集搜索方法包括：

第一步，根据量子处理器的容量对数据集分块，每块数据集的大小为处理 器一次能处理的最大数据量；

第二步，以每块数据的迭代次数为自变量，列出搜到解时迭代次数的总期 望值等式；

第三步，列出搜索问题的约束条件，并将总期望值等式作为目标函数，对 优化方程求解；