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布尔可满足性问题（SAT）在计算机科学和诸多应用领域具有基础性重要意义。对于Grover算法而言，求解SAT问题需要(2n‾‾√)次查询（其中n表示问题中的逻辑变量数量）。然而Grover算法存在 soufflé问题：具体而言，当解的数量未知时，算法过早或过晚终止都会导致获得解的概率显著降低。本文提出一种并行定点（PFP）搜索算法来求解SAT问题。通过利用量子纠缠特性，合取范式（CNF）公式中的每个子句可被独立处理，从而大幅降低电路深度。该研究团队还探讨了如何以分布式方式执行该算法。这些特性使得PFPS算法特别适用于含噪声中等规模量子（NISQ）计算时代。