用例研究:量子广度优先搜索在最大流问题中的基准测试
最大流问题旨在求解容量网络中从源点到汇点的最大可能流量。该问题频繁出现在调度、项目选择等场景中,并作为核心子程序应用于更广泛的优化任务。传统解法可采用Dinic算法高效求解,该算法通过反复在图上执行广度优先搜索(BFS)与阻塞流计算。作为量子加速的潜在候选方案,这些BFS子程序可被量子广度优先搜索(qBFS)自然替代——后者是Grover搜索算法的具体实现。本论文评估了qBFS在标准经典数据集上的预期性能:由于当前量子硬件无法直接处理这些大规模实例,研究人员采用混合基准测试方法:(1)运行经典Dinic算法实现并分离其BFS子程序运行时间;(2)基于经典记录数据,通过理论分析估算实现qBFS所需的最小量子周期数。研究结果表明,要在实际问题规模上实现实用化量子优势,所需的量子门操作时间将超出物理极限。
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