量子计算机上数据库搜索问题的一种替代算法
An Alternative Algorithm for the Database Search Problem on a Quantum Computer
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量子计算机上的数据库操作
Database Manipulation on Quantum Computers
在量子计算机上操作数据库系统是一个重要的目标，可以从量子计算机在需要大量存储和处理时间的领域（如数据库）中相对于经典计算机的有前途的加速中受益。本文定义了量子数据库中操作数据的基本操作，如数据库文件的刷新、更新、刷新、选择、备份和恢复。这使得能够在量子计算机上同时执行在经典数据库系统上通常需要很长处理时间的数据处理。定义数据库系统中使用的更高级概念的量子版本，例如引用完整性和关系代数，是这项工作的正常扩展
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量子计算机可以通过一个查询搜索任意大的数据库
Quantum computers can search arbitrarily large databases by a single query
本文表明，一个量子力学算法，可以查询数据库中的多个项目的信息，可以搜索数据库中的一个单一的查询（查询被定义为任何问题的数据库，数据库必须返回一个（是/否）的答案）。一个经典的算法将被限制到至少O（log N）查询的信息理论界（这将通过使用二分搜索来实现）。
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在量子计算机上查找两个数据库之间的匹配
Finding Matches between Two Databases on a Quantum Computer
给定两个长度为N的未排序列表，每个列表具有单个公共条目，量子计算机可以找到具有工作因子$O(N^{3/4}\log N)$（在量子存储器访问和对每个列表的访问中测量）的匹配元素。所需的量子内存量为$O(N^{1/2})$。实现这一点的量子算法由内部Grover搜索和部分排序组成，所有这些都位于外部Grover搜索的内部。
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无量子计算机的量子计算：利用经典波叠加的数据库搜索和数据处理
Quantum Computing without Quantum Computers: Database Search and Data Processing Using Classical Wave Superposition
量子计算是一个新兴的科学领域，它最终将引导我们开发出新的强大的逻辑器件，其功能远远超出当前基于晶体管的技术的限制。量子计算机可以从根本上比传统数字计算机更快地解决某些类型的问题。存在需要叠加和纠缠的量子算法（例如Shor算法）。但无论是Grover算法还是Deutsch和Jozsa的第一个量子算法都不需要纠缠。有没有可能利用经典的波叠加来加速数据库搜索？这个有趣的问题由S.劳埃德得出的结论是，依赖于波干涉的经典设备可以提供与量子设备相同的经典数字设备的加速。利用光束叠加法对Grover算法进行了仿真实验。得出的结论是，使用经典波叠加伴随着资源的指数增加的成本。从那时起，人们普遍认为，将经典波叠加用于量子算法不可避免地导致指数级的资源开销（设备数量，功耗，精度要求）。在这项工作中，我们描述了一个经典的Oracle机，利用经典的波叠加数据库搜索和数据处理。我们目前的实验数据磁数据库搜索使用自旋波叠加。数据显示，在没有任何指数级资源开销的情况下，数字计算机的基本加速。我们认为，在某些情况下，经典的基于波的方法可以提供相同的加速数据库搜索量子计算机。
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NMR集成计算中未排序数据库中标记项的提取
Fetching marked items from an unsorted database in NMR ensemble computing
从一个未排序的数据库中查找一个或多个有标记的项目是一个非常困难的数学问题。使用经典的计算机，它需要$O(N=2^n)$步骤来找到目标。使用量子计算机，Grover的算法使用$O(\sqrt{N=2^n})$步骤。在NMR系综计算中，Brushweiler算法使用$\log N$步骤。在这封信中，我们提出了一个算法，直接在未排序的数据库中获取标记的项目。它只需要一个查询。它可以找到单个标记项或多个标记项。
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Grover未排序数据库搜索问题的两种新算法综述
A summary on two new algorithms for Grover's unsorted database search problem
在这个总结中，我们讨论了两个新的算法Grover的未排序的数据库搜索问题，声称已达到指数加速比Grover的原始算法。一个是在量子设置与“电源查询”，允许查询的数量在Grover的原始算法与“位查询”的指数减少。另一种是在对偶计算机上使用“dubit查询”-一种新的计算模型使用量子系统的波粒二象性，它能够实现比我们讨论的现有量子计算机更大的计算能力和更好的性能。并讨论了两种方案的不足和难点。
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量子关系数据库
Quantum Relational Databases
Grover给出的方法可以推广到为量子计算机上的关系代数的基本运算设置复杂度上限。除了在特殊情况下，指数可以使用在经典机器上，量子复杂性上限低于经典的。
quant-ph
关联规则挖掘量子算法的实验实现
Experimental implementation of quantum algorithm for association rules mining
最近，一个量子算法在数据挖掘中的一个根本性的重要任务，关联规则挖掘（ARM），简称qARM，已被提出。值得注意的是，qARM在实现ARM的主要任务（即，从事务数据库中寻找频繁项集。在本文中，我们通过IBM量子计算平台，在真实的量子计算机和量子计算模拟器上实验性地实现了qARM。首先，我们为一个2 $\times$ 2事务数据库（即，一个涉及两个交易和两个项目的交易数据库），并在四个真正的五量子位IBM量子计算机以及模拟器上运行它。对于一个更大的4 $\times$ 4事务数据库，这将导致电路具有更多的量子位和更高的深度比目前可访问的IBM真正的量子设备可以处理，我们还构建了量子线路的qARM和执行他们的“aer\_simulator”单独。实验结果表明，两个事务数据库的频繁项集都能按要求成功地提取出来，验证了qARM的正确性和可行性。我们的工作可以作为一个基准，并提供原型实现qARM的大型交易数据库上的噪声中等规模的量子设备和通用容错量子计算机。
quant-ph
量子计算机中退相干和不精确性的模拟
Simulating the Effect of Decoherence and Inaccuracies on a Quantum Computer
量子计算机是一种新型计算机，可以非常有效地解决诸如因子分解和数据库搜索等问题。量子计算机的实用性受到两种不同类型的误差的影响，退相干和不准确。在本文中，我们显示的量子计算机，同时考虑退相干和不准确的模拟结果。我们模拟电路的因素的数字15，21，35和57以及电路使用数据库搜索来解决电路满意度问题。我们的模拟表明，对于一台噪声保持在π/4096以下且退相干率为10 ^-6的俘获离子量子计算机，其每门的错误率约为10 ^-6。这是一个重要的界限，因为之前的研究已经表明，如果错误率为10^-6量级，量子计算机可以比经典计算机更有效地进行因子分解。
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基于Grovers算法的量子向量数据库综合
Synthesis of Quantum Vector Databases Based on Grovers Algorithm
本研究提出基于Grovers算法构建量子向量数据库的方法，经典计算机生成基于Controlled-S门的嵌入，量子计算机执行搜索，可实现单量子寄存器多嵌入高密度存储，适配大规模数据库场景。
cs.DSquant-ph
关于quant-ph/0506105的评论：修改后的Grover算法无法加速未排序的数据库搜索
Comment on quant-ph/0506105: The modified Grover algorithm cannot speedup unsorted database search
在最近的一篇论文（quant-ph/0506105）中，A S Gupta，M. Gupta和A. Pathak提出了一种改进的Grover算法，如果已知标记项的数量，该算法将指数加速未排序数据库搜索问题。如果这是真的，这将是计算机科学、数学、量子信息和其他相关科学分支的重大突破。然而，该算法是无效的。我们将在这个简短的评论中解释它。
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量子计算机仿真器
Quantum Computer Emulator
我们描述了一个通用的量子计算机的量子计算机仿真器。该仿真器由量子计算机物理实现的仿真器和用于编程和控制仿真器的图形用户界面组成。我们通过Deutsch-Jozsa和Grover的数据库搜索算法的各种实现来说明量子计算机仿真器的使用。
quant-ph
量子计算机中的信息保护
Protection of information in quantum qatabases
如果密钥可以被未经授权的人快速发现，则通过密码密钥对信息的传统保护没有意义。根据P.Shor和L.Grover的结果，量子计算机使这种渗透到受保护系统的方式成为可能。这项工作提出了保护数据库中的信息免受间谍攻击的方法，即使他知道所有关于其控制系统的信息，并拥有量子计算机，而数据库无法区分间谍和合法用户的操作。
quant-ph
从无序数据库中搜索多个标记状态的查询复杂度
Query complexity for searching multiple marked states from an unsorted database
一个重要而常见的问题是从一个具有大量状态的数据库中搜索我们想要的所有状态。在这种情况下，回忆至关重要。Grover最初的量子搜索算法已经被推广到多解的情况，但是没有人计算过这种情况下的查询复杂度。我们将使用更高精度的广义算法来解决这样的搜索问题，我们应该找到所有标记的状态，并表明实际的查询复杂度随着标记状态的数量而增加。最后，我们将介绍一个算法的问题上的“对偶计算机”，并显示其优于其他算法。
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量子计算机的程序物理实现
Programming physical realizations of quantum computers
我们研究量子计算机的物理实现对其逻辑运算的影响。通过对量子计算机硬件物理模型的仿真，分析了量子计算机物理实现编程中遇到的困难。受控非操作和Grover的数据库搜索算法的逻辑上相同的实现的例子被用来证明量子计算的结果相对于量子计算机的物理实现是不稳定的。我们讨论了这些不稳定性的起源，并讨论了克服这一点的可能性，实际上，量子计算机的基本限制。
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量子搜索经典数据库（或者我们如何学会停止担心并爱上炸弹）
Quantum searching a classical database (or how we learned to stop worrying and love the bomb)
我们展示了如何对一个经典对象进行量子搜索，特别是对一个在用于搜索的量子计算机上不进行相干进化的经典对象。我们这样做是通过使用相互作用自由测量作为量子搜索算法中的子程序。除了提供一个简单的例子，说明近似酉过程的非酉过程如何在量子算法中有用之外，我们的程序只需要一个光子，而不管数据库的大小，从而建立了搜索任意大数据库所需能量的上限。或者，我们的结果可以解释为显示如何执行一个相互作用的自由测量与一个单光子上的任意大量的可能炸弹的位置同时。我们还提供了一个简单的例子，证明在数据库查询的数量方面，这里概述的过程可以优于最好的经典的。
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量子自旋动力学与量子计算
Quantum Spin Dynamics and Quantum Computation
我们描述了一个通用的量子计算机的量子自旋模型的模拟方法。通过Grover的数据库搜索算法的几个实现来说明这个量子计算机模拟器的使用。给出了量子算法稳定性的一些初步结果。
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用量子计算机解迷宫
Solving a Maze With a Quantum Computer
众所周知，量子计算机有可能成为有史以来最强大的计算设备。这种新发现的能力来自量子并行效应，它允许计算机同时处于多个状态。量子并行的这种特性虽然适合处理诸如分解和搜索无组织数据库之类的常见问题，但非常适合处理解决二进制迷宫的任务。我提出了一个算法，可以用来解决量子计算机上的二进制迷宫，保证精度。虽然它确实有效，但它确实有一些挫折，因为迷宫必须没有缺陷，并且计算机需要的量子位数等于迷宫中的决策数加上决策的log 2。
quant-ph
非结构化数据库的经典耗散搜索
Classical dissipative search of unstructured database
Alikhanyan National Science Laboratory (Yerevan Physics Institute)（阿利哈尼扬国家科学实验室（埃里温物理研究所））
提出基于经典耗散球面自旋模型的非结构化数据库搜索物理实现，通过自旋耦合实现搜索，弛豫时间标度为O(M^a)且a<1/2，快于Grover搜索。
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量子搜索算法综述
A Review on Quantum Search Algorithms
量子计算中态的叠加被称为量子并行，在速度方面比经典计算具有显著的优势。它可以从早期发明的量子算法中理解，如Deutsch算法，Deutsch-Jozsa算法及其变体Bernstein-Vazirani算法，Simon算法，Shor算法等量子并行性也显着加快了数据库搜索算法，这在计算机科学中很重要，因为它是许多重要算法的子程序。Grover的量子数据库搜索实现了在未排序的数据库中找到目标元素的任务，其时间比经典计算机快二倍。我们回顾了Grover量子搜索算法在一个单一的和多个目标元素的数据库。本文还讨论了Grover和Radhakrishnan的部分搜索算法及其Korepin的优化算法GRK算法。
hep-thquant-ph
一种7比特NMR量子计算机取数算法的实验实现
Experimental realization of a fetching algorithm in a 7 qubit NMR quantum computer
从未排序的数据库中搜索标记项目是一个重要的科学问题，也是计算设备的基准。使用一个7量子位的液体核磁共振量子计算机，我们已经成功地证明了一个混合的量子提取算法，发现标记的项目，只有一个单一的查询。其基本思想是量子计算机的并行操作。我们给出了7个量子比特相干控制的详细脉冲序列。该脉冲序列不仅可用于系综量子计算，而且可作为一种通用的控制门，用于量子算法的实验设计和其他量子计算机方案中的一般量子信息处理任务.还提供了可扩展到任意量子比特数的算法的推广。
quant-ph
可单独访问量子位的固态NMR量子计算机及其系综进展
Solid-state NMR quantum computer with individual access to qubits and some its ensemble developments
本文分析了半导体核磁共振量子计算机的原理及其发展。个人访问计算机（B。凯恩）和替代的固态体系综方法的版本，以避免在实施第一个变种的一些困难被认为是。
quant-ph
基于量子计算机行为模型的可逆CAM处理器
Reversible CAM Processor Modeled After Quantum Computer Behavior
下面提出的是一种以量子系统的自然行为为模型的可逆数字计算机。使用通常为理想化量子计算机保留的方法，可逆CAM或状态向量并行（RSVP）处理器可以很容易地在非结构化数据库中找到关键字（也就是说，它可以解决大海捞针的问题）。RSVP处理器有效地解决了SAT（布尔公式的可满足性）问题，也可以帮助解决GP（真值表的全局属性）问题。RSVP处理器的功率延迟积比编程执行类似操作的标准CAM的功率延迟积呈指数级低。
cs.ARquant-ph
在可编程量子计算机上完成3量子比特Grover搜索
Complete 3-Qubit Grover Search on a Programmable Quantum Computer
大型数据库的检索是一个重要的问题，有着广泛的应用。Grover搜索算法为量子计算机提供了一种强大的方法，可以在经典计算机上以所需数据库查询的数量上进行二次加速搜索。它是量子计算机的最优搜索算法，并作为其他量子算法的子程序有进一步的应用。具有两个量子位的搜索已经在各种平台上得到了证明，并被提出用于其他平台，但更大的搜索空间仅在不可扩展的NMR系统上得到了证明。在这里，我们报告了一个完整的三量子位Grover搜索算法的结果，使用可扩展的量子计算技术的捕获原子离子，具有优于经典的性能。该算法对所有8个可能的单结果预言机和所有28个可能的双结果预言机执行。两种状态标记方法用于预言机：其他实验演示所采用的相位翻转方法，以及需要辅助量子位的布尔方法，该方法直接等效于执行经典搜索所需的状态标记方案。所有的量子解决方案都优于经典的解决方案。我们还报告了Toffoli-4门的第一个实现，它与Toffoli-3门一起用于构建算法;这些门的处理性能分别为70.5%和89.6%。
cs.ETquant-ph
在量子计算机上使用高阶无约束二值优化的左深连接顺序选择
Left-Deep Join Order Selection with Higher-Order Unconstrained Binary Optimization on Quantum Computers
提出三种基于高阶无约束二值优化模型的量子优化算法解决连接顺序选择问题，在理论上建立与经典算法的联系，并在数千种查询图上验证了实用性。
cs.DBquant-ph
ZX-DB：基于ZX-演算的量子电路化简与重写图数据库
ZX-DB: A Graph Database for Quantum Circuit Simplification and Rewriting via the ZX-Calculus
Aalto University（阿尔托大学）；University of Helsinki（赫尔辛基大学）
针对量子电路编译优化需求，本文提出基于ZX-演算的图数据库系统ZX-DB，将重写规则编码为openCypher查询在Memgraph上执行，相较PyZX最高实现一个数量级的独立重写加速，开辟了数据库支撑量子计算流水线的新方向。
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在IBM 127量子比特超导量子计算机上对三量子比特Grover搜索算法的全面表征
Comprehensive characterization of three-qubit Grover search algorithm on IBM's 127-qubit superconducting quantum computers
Faculty of Science, Ain Shams University（艾因夏姆斯大学理学院）
本研究在IBM 127量子比特超导量子计算机上，针对多类oracle实现并表征三量子比特Grover搜索算法，结合量子态层析实验分析其在不同环境下的表现，揭示了NISQ计算机在大规模搜索中的潜力与该算法的实用价值。
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量子-经典混合计算机上的深度优先Grover搜索算法
Depth-First Grover Search Algorithm on Hybrid Quantum-Classical Computer
我们演示了混合量子经典计算机的详细构造。在此基础上，阐述了幅值截取的概念。然后，它被嵌入到深度优先搜索和Grover算法的组合，产生一种新的方法，深度优先Grover搜索（DFGS），处理多解搜索问题的非结构化数据库的解决方案的数量未知。我们的新算法实现了平均复杂度为$\mathcal{O}(m\sqrt{N})$，其性能与普通Grover搜索一样有效，并且对于所有元素都是解的情况，具有手动确定的常数$p$的$\mathcal{O}(\sqrt{p}N)$复杂度，其中普通Grover搜索将退化为$\mathcal{O}(N\sqrt{N})$。相比之下，DFGS算法具有更强的鲁棒性和稳定性。
cs.DSquant-ph
关于将量子计算机集成到高性能计算系统中的综述
A Survey on Integrating Quantum Computers into High Performance Computing Systems
本文系统综述了将量子计算机集成到高性能计算系统中的研究，梳理107篇文献并分为七类，分析混合量子-经典系统的硬件与软件栈，指出工具发展迅速但亟需接口与方法标准化以促进协同。
cs.ETquant-ph
