Enhancing Grover's Search Algorithm: A Modified Approach to Increase the Probability of Good States

本文介绍了对Grover搜索算法的改进，以增加在算法的早期迭代中找到好状态的概率。它建议在（y+z）轴周围加入旋转门，并且其相位是根据初始迭代期间漫反射器输出的导数数学确定的。此外，相位角通过基于连续迭代振幅的估计增加比率的调整进行优化。研究结果表明，所需的迭代次数显著减少了约28％，以获得高概率识别目标状态，从而加快了整个过程。考虑到模拟计算机的计算能力，该方法应用于各种情况，包括具有多达12个量子比特或等效于4096个可能的搜索条目组合的实例。

优化Grover搜索算法以提高早期迭代中找到目标状态的概率。

在(y+z)轴周围加入旋转门，并根据初始迭代中扰动器输出的导数确定其相位，通过基于连续迭代振幅的估计增长比例进行调整来优化相位角。

论文提出的方法可以减少高概率识别目标状态所需的迭代次数，最多可使用12个量子位或4096个搜索条目。实验结果表明，该方法可以使所需迭代次数减少约28%。

最近的相关研究包括：'Quantum approximate optimization algorithm for MaxCut: A fermionic view'，'Quantum algorithm for linear systems of equations with logarithmic dependence on precision'，'Quantum machine learning'等。