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データベース検索のためのグローバーアルゴリズム:量子の利点はどこにあるのか?
従来の検索の代わりに、N個の値を持つ任意の順序付けられていないデータベースD(key、value)を検索するためにGroverアルゴリズムを使用する利点が何であるかを理解しようとしています。 oracle関数は関数f(key)= yであると想定しました。ここで、yは従来のデータベースの対応する値のインデックスです。 私の問題は神託に関連しています。キーがoracleで指定されているため、データベースで実行される検索ごとにoracle回路を変更する必要があります。これは、単純化のために無視できる操作であると仮定しましょう。 オラクル回路を古典的に計算する必要があるとすると、関数f(key)= yのように動作する回路を作成する必要があります。この関数は、少なくともO(N)ステップで取得されます(一部の特別な場合を除く)。オラクル関数回路は、データベースエントリが変更/追加/削除されるたびに、O(N)のコストで再計算する必要があります。 など、多くの論文初心者のための量子アルゴリズムの実装、マッチングのための量子アルゴリズムとネットワークフローのすべての神託を考慮していないように見えます。 実際の利点を得るために量子データベースを検討する必要があるかどうかはわかりません(これと量子結果の信頼性の低さは、私に非常に良い考えではないと確信していますが、単なる推測です)。 では、オラクルを構築するための複雑さはどこにあると考えられますか?私は何かを誤解しましたか? 「オラクル関数回路は、O(N)のコストで、データベースエントリが変更/追加/削除されるたびに再計算する必要がある」という誤った仮定はありますか?