量子科技中心_量科网

格罗弗算法（Grover's algorithm）为搜索非结构化数据库提供了相对于经典算法的二次加速，且已知其在预言机查询复杂度上是严格最优的，其成功概率具有紧致界限。虽然标准格罗弗搜索在完全搜索场景下无法进一步加速，但准确性与查询复杂度之间的权衡催生了部分搜索问题。格罗弗-拉达克里希南-科雷平（GRK）算法被广泛视为该任务的最优方案。该工作通过穷举分析具有固定预言机查询次数的所有算子序列，证明了GRK结构能普遍最大化成功概率，为GRK算子序列在所有允许的全局与局部格罗弗算子组合中的严格最优性提供了强有力证据。基于此，该研究团队推导出部分搜索最大成功概率的渐近紧上界，并建立了最小预期预言机查询次数的匹配下界。此外，该团队在部分搜索框架下研究了并行量子搜索：虽然基于GRK的直接并行化方案未能超越现有并行格罗弗方案，但研究人员证明结合部分搜索与完全搜索协议的混合策略可实现严格提升的并行效率。这些成果阐明了量子部分搜索的基本极限及其在优化并行量子搜索算法中的作用。