Quantum Search Algorithm made a big impact by being able to solve the search problem for a set with $N$ elements using only $O(\sqrt{N})$ steps. Unfortunately, it is impossible to reduce the order of the complexity of this problem, however, it is possible to make improvements by a constant factor. In this paper we pursued such improvements for search problem in sets with known probability distributions. We have shown that by using a modified version of quantum search algorithm, it is possible to decrease the expected number of iterations for such sets.


翻译:量子搜索算法之所以产生很大影响,是因为它能够解决一个仅使用$O(\\ sqrt{N}) 的单元元素的套件的搜索问题。 不幸的是,不可能降低这一问题复杂性的顺序。 但是,不可能通过一个不变因素来改进这一问题。 在本文中,我们用已知概率分布的套件来改进搜索问题。 我们已经证明,通过使用量子搜索算法的修改版本,有可能减少这类套件的预期迭代数。

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