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人们对开发针对经典难题的高效量子算法兴趣日益浓厚。网络信号协调（NSC）问题正是这样一个已知的NP完全问题。该研究团队通过实现Grover搜索算法来解决NSC问题，从而提供二次加速。研究人员进一步将该算法扩展到鲁棒NSC问题框架，并分析了其在常数精度和多项式精度鲁棒参数下的复杂度。鲁棒NSC问题旨在确定是否存在解空间的一个比例（α），能使系统延迟低于最大阈值（K）。该工作的主要贡献包括：（1）开发了针对NSC问题的量子算法；（2）提出鲁棒NSC问题的量子算法，其迭代次数为O(1/√α)，与搜索空间大小无关；（3）扩展至多项式精度鲁棒性场景，当α=α₀/p(N)随网络规模呈多项式衰减时，仍能保持量子二次加速优势。该团队通过仿真和真实量子计算机验证了算法实现。