量子计算新突破：DEGGA算法优化NP问题解决效率

量子计算新突破：DEGGA算法优化NP问题解决效率

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天极网

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来源

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https://news.yesky.com/hotnews/250/115750.shtml

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https://blog.csdn.net/runqu/article/details/138270522

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https://www.mittrchina.com/news/detail/13257

2024年5月，中山大学和启科量子联合发表了一篇重要论文，提出了一种新型的分布式精确广义Grover算法（DEGGA）。这一突破性进展不仅优化了量子搜索算法的效率，还为解决大规模数据搜索问题提供了新的解决方案。

Grover算法由Lov Grover于1996年提出，是量子计算领域最具影响力的算法之一。其核心思想是利用量子叠加和干涉现象，在未排序的数据集中高效找到目标项。与经典算法相比，Grover算法在搜索效率上实现了平方级别的加速效果。

在传统计算机中，搜索一个包含N个元素的数据库平均需要O(N)次查询。而Grover算法仅需约O(√N)次查询就能找到目标，这在处理大规模数据时具有显著优势。例如，破解一个32位二进制密码，经典方法需要尝试约2^32次，而Grover算法只需约2^16次。

DEGGA是分布式精确Grover算法的广义版本，允许寻找多个目标状态。该算法将广义搜索问题拆分成多个搜索子问题，由不同的量子计算节点并行处理，每个节点配备独立量子线路，专注于特定子串的搜索，再通过节点间的操作，最终实现多目标精确搜索。

与传统的量子搜索算法相比，DEGGA在设计上无需使用辅助量子比特，这一点显著简化了算法的实现。此外，DEGGA还大幅减少了量子门的使用。以文中的具体实现例子(搜索000000和111111)来说，相比于改进的Grover算法，DEGGA的量子门的利用率降低了90.7%，量子线路深度也减少了91.3%。

DEGGA的另一个显著特点是其性能主要取决于子函数划分策略，而不是数据库的规模大小。这种设计使得DEGGA在处理大规模数据时更加灵活和高效。

Grover算法在多个领域展现出广阔的应用前景：

1. 数据库搜索：在未排序的数据库中快速搜索目标项，适用于大规模数据集的搜索和查询。
2. 组合优化问题：如旅行商问题(TSP)、图着色问题等，可以在大量可能的解空间中搜索最优解。
3. 量子模式匹配：在量子信息处理和通信中查找指定的模式，用于错误检测和修复。
4. 图搜索问题：如社交网络分析、最短路径搜索等。

然而，Grover算法的实际应用仍面临一些挑战：

1. 当前量子计算硬件规模较小，且容易受到噪声和量子纠缠等问题的干扰。
2. 实现量子算法需要相干的量子比特和特殊的量子门操作，技术难度较高。
3. 量子算法的开发和优化需要跨学科的专业知识。

随着技术的不断进步，量子计算展现出巨大的发展潜力。预计到2035年，量子计算将创造高达2035万亿美元的价值。各国政府已投入超过34亿美元用于量子技术进步，显示出对这一领域的高度重视。

量子计算不仅将改变传统计算方式，还将对药物研发、金融分析、网络安全等领域产生深远影响。随着算法的不断优化和硬件技术的突破，量子计算有望在未来十年内实现重大飞跃。

启科量子作为亚洲首家离子阱量子计算公司，已推出国内首台离子阱量子计算工程机“天算1号”。该公司正在积极推进分布式离子阱量子计算机的研发，有望早日实现DEGGA等先进算法的真机演示。

总之，Grover算法及其最新突破DEGGA展示了量子计算在解决复杂搜索问题上的巨大潜力。虽然目前仍面临一些技术挑战，但随着研究的不断深入，量子计算必将为人类社会带来革命性的变化。