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该研究团队通过采用嵌套式格罗弗算法来优化量子树搜索算法。相较于此前基于格罗弗算法的方法，该方法通过将部分赋值的树结构扩展到特定深度，并在剩余赋值的子集中进行量子搜索，从而提升搜索效果。这项工作探讨了该方法的潜在影响和局限性，为量子人工智能应用奠定了基础。研究人员摒弃了与量子树搜索不兼容的传统启发式函数，创新性地引入“部分候选解”概念——即表示树结构中特定深度节点的解决方案。通过运用这一函数，研究人员定义了级联预言机，从而实现了基于格罗弗算法的量子树搜索分解。