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申请/专利权人：西北大学

摘要：本发明属于量子计算机技术领域，公开了一种基于Grover算法的大数据集搜索多个目标项的方法，根据数据量的大小确定搜索所需量子比特数以及需将其分为多少块；根据目标项的个数写出平均查找次数公式；利用算法确定第一块所需的迭代次数；结合贝叶斯理论推算后面块的迭代次数；计算提高的优化率。本发明将270量子比特数所拥有的数据量，分为210块，每个块所拥有的数据量为260，然后分别进行搜索。本发明在传统的Grover算法的基础上进行了改进，提高了搜索效率。本发明可以将优化过程进行公式化表达，进一步方便了算法性能的分析，以及推算其相对于传统方法大概的优化率。

主权项：1.一种基于Grover算法的大数据集搜索多个目标项的方法，其特征在于，所述基于Grover算法的大数据集搜索多个目标项的方法包括以下步骤：第一步，根据数据量的大小确定搜索所需量子比特数以及需将其分为多少块；第二步，根据目标项的个数写出平均查找次数公式；第三步，利用算法确定第一块所需的迭代次数；第四步，结合贝叶斯理论推算后面块的迭代次数；第五步，计算提高的优化率；所述第一步根据数据量的大小以及搜索所用量子比特数的多少进行分析，将38比特且含有一个目标项的数据均匀分块，每个块拥有230比特的数据量，分为28＝256块；所述第二步根据目标项的个数写出平均查找次数公式，由于目标项的个数为1个，那么平均查找次数E为： n为块的数量，为各种情况共有种情况发生的概率，此处n＝28＝256，ki为在第i块的迭代次数，pi为利用Grover算法在第i块迭代ki次后的概率pi＝sin2[2ki+1*θ]，为初始角，M为解的个数，N为数据量，此处M＝1，N＝n＝28；所述第三步确定第一块所需的迭代次数，首先求在不迭代满的条件下平均查找次数E1与每个块都迭代满的平均查找次数Emax相同的k，此时Emax＝3.3069*106次，在E1＝Emax的情况下，求出k值，此时k＝1.9481*104次，令其为kmin，取kmin，kmax的中间值作为第一个块的迭代次数次；所述第四步结合贝叶斯理论推算后面块的迭代次数包括：有1个解时：第i次迭代次数为ki，对应的Grover算法中的概率值为pi＝sin2[2ki+1*θ]，ui为第i块有解，为第i块没有找到解；

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权利要求：

百度查询： 西北大学 基于Grover算法的大数据集搜索多个目标项的方法