相關(guān)研究以“Recover the original simplicity: concise and deterministic quantum algorithm for the welded tree problem”為題，以預(yù)印本形式提交到arXiv[1]，數(shù)值模擬表明，新算法的實際性能更好。量子計算領(lǐng)域的一個主要目標是設(shè)計能夠比經(jīng)典算法更快地解決問題的量子算法。
量子游走（ Quantum Walks）是一種將經(jīng)典游走推廣到量子領(lǐng)域的方法，它在量子模擬、量子算法設(shè)計以及量子網(wǎng)絡(luò)工程中扮演著重要的角色。
基于量子游走的一些搜索算法在解決經(jīng)典問題時具有指數(shù)級別的加速，而有些則具有平方級別的加速。
當下，量子游走已發(fā)展成為算法設(shè)計的基本工具。量子游走分為離散時間量子游走（DTQW）和連續(xù)時間量子游走（CTQW）。自Aharonov等科學(xué)家在三十年前首次創(chuàng)造“量子游走”一詞以來，量子游走已成為理論和實驗中的主要研究課題。然而，到目前為止，基于DTQW框架的量子算法與最好的經(jīng)典算法相比，最多只能提供二次加速。對于基于DTQW框架的量子算法，是否能提供指數(shù)級加速，一直以來都并不清楚。直到最近，研究提出了多維量子游走框架來解決焊接樹問題，顯示了基于DTQW框架的量子算法也可以實現(xiàn)對焊接樹問題的指數(shù)加速。在該研究中，李綠周團隊重新審視了焊接樹問題的量子算法，并提出了一種純粹基于最簡單的量子游走相當簡潔的算法，從而為焊接樹問題提供了更簡潔有效的解決方案。與之前提出量子算法相比，它不僅保持指數(shù)速度加速，在理論上也是無誤差的，使其成為少數(shù)幾個體現(xiàn)無誤差（精確）量子查詢復(fù)雜性和隨機查詢復(fù)雜性之間指數(shù)分離的例子之一。圖｜實現(xiàn)廣義 Grover 迭代的量子線路這項研究改變了在多維框架之前的DTQW框架最多只能實現(xiàn)二次速度提升的刻板印象。量子算法一直是量子計算應(yīng)用的關(guān)鍵，但是行業(yè)里的算法研究者們似乎過于拔高了問題的高度，難以下手，使得難以找到量子算法的突破之路。正如李綠周教授所言：（量子）算法設(shè)計的本質(zhì)在于返璞歸真，即找到問題的根本性結(jié)構(gòu)信息，并據(jù)此庖丁解牛。[1]https://arxiv.org/abs/2304.08395聲明：此文出于傳遞更多信息。若有錯誤或侵權(quán)，請聯(lián)系
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