基于Cirq的Grover搜索算法的电路实现

Grover量子算法能对传统的搜索算法起到平方级加速的效果,因此自提出以来一直受到人们的广泛关注。首先将基于Python的Cirq框架与Grover搜索算法进行结合,并对其进行模拟实现,可以直观地看到算法的电路实现细节,同时,实验验证了该算法的特点与存在的不足。进而针对搜索成功率存在的不足,从理论上介绍一种基于相位角旋转的精准Grover改进算法,并通过Cirq框架对其进行模拟实现,验证了该算法成功率始终为1的有效性。Cirq框架的引入为量子算法的研究以及量子电路的优化提供了强大的工具支持。

基于Cirq的Deutsch-Jozsa电路综合算法

研究Deutsch问题的关键在于构建Oracle电路和综合Deutsch电路。利用Google推出的Cirq框架,首次提出了一个针对n比特Deutsch-Jozsa算法的电路综合算法。该算法根据输入的量子线数n,随机生成f(x)集合,从而构建Deutsch电路并对其进行模拟。其中,生成的f(x)集合是常数函数或者平衡函数的概率是相等的。在此基础上对综合算法进行了优化,优化后的算法既减少了门的总数量和层数,也简化了电路的结构,电路模拟的速度较优化前成倍数地加快,当n=15时,优化后的模拟所需时间仅是优化前的1/6。

Grover量子搜索算法的线路优化

Grover算法是能够高效查找到目标态的量子搜索算法,但随着搜索数据量的增大,它的量子线路面临着复杂的门分解问题。在如今的NISQ时代资源非常有限,因此线路的深度成为一种重要的度量标准。介绍了一种基于分治思想的二阶段量子搜索算法,能够在量子计算机上快速地并行运行。提出一种线路优化方法,应用块级的Oracle线路来减少迭代次数。将该方法与分治思想相结合,提出2P-Grover算法。在量子计算框架Cirq上进行模拟实验,与Grover算法进行对比。实验结果表明,2P-Grover算法能够使线路的深度至少减少60%,并且保持了较高的搜索成功率。