with the growth of grover's quantum search algorithms, it is applied to practical uses gradually.
随着Grover量子搜索算法的不断发展,它的实际应用价值也在逐渐体现。
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Grover量子搜索算法正在逐渐演变成一个算法体系,并逐渐进入了实际应用阶段。
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从复杂度理论角度出发,讨论了如何用量子搜索算法加速背包问题等NP完全问题的求解。
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介绍了量子Grover算法的原理与实现,以及它在遍历搜寻问题中的应用;
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在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型,给出利用Grover算法的多用户检测解决方法。
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Grover提出的对无序数据库进行搜索的量子算法,可以将搜索时间复杂度从经典计算机上的O(N)降低为O(N)。
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整形手术顾问拉杰夫-格罗夫表示:与现代生活方式相比,未来人类的身材会更符合吃得少能量多消耗的生活。
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针对这两个问题,提出了一种确定搜索次数的计算方法,使Grover算法逼近全概率地获得搜索目标。
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主要的研究工作有:首先,研究了Grover量子搜索算法,并在经典计算机上模拟实现了量子Grover算法。
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这种网络能处理现实中的一些经典问题。并且基于Grover量子搜索算法的权值更新算法总能以一定的概率学习训练样本,达到网络的目的。
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上世纪60年代的马萨诸塞州,小男孩格罗佛诺奎斯特(grover norquist)宣称有了一个政治顿悟。
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本论文主要研究Grover量子搜索算法的改进策略、量子衍生优化算法、量子神经网络模型及算法,以及量子遗传算法在模糊控制器参数优化设计中的应用。
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虽然不那么壮观,但是用可以在O(sqrt(N))时间内搜索一个无序的N项列表的Grover算法实现起来容易得多。
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