與傳統計算機相比，量子計算機可以利用量子糾纏和疊加原理來顯著提升計算速度。近日，由 Robin Kothari 帶領的微軟研究團隊，就在兩個已經持續 20 多年的常見問題的研究上取得了重大的突破。具體說來是，研究團隊重新討論了一些重要問題類別中最大可行的量子加速問題，且其算法能夠在比例量子計算機上實現指數級的加速。

　　非結構化問題的量子加速研究（來自：Microsoft）

　　早在 2019 年的時候，Robin Kothari 與研究合著者 Hao Huang 就已經實現了一定的突破。

該設想解決了困擾人們已久的靈敏度猜想問題，且證明了針對非結構化問題的最佳量子加速是四次（T versus T^4）。

　　幸運的是，新研究表明，同樣的證明方法，亦可用于回答有關圖形量子加速的古老猜想。該問題具體涉及分析大量非結構化數據集，并在其中查找潛在的連接與模式。

1999 年的時候，Buhrman 等人提出 —— 任何量子算法都必須查詢 Ω（√n） 次，才能確定單調圖的性質。

推測答案的復雜度與時間呈線性相關，與最優解相對的最壞情況邊界為 Ω（n），可借助 Grover 算法來實現。

　　近日，Kothari 團隊以最優方式證明了這一猜想。鑒于與該猜想有關的經典對應物尚未得到證明，微軟研究人員的這項成果也是獨一無二的。

最驚訝的是，我們竟然能夠完全解出這個量子模擬猜想，而經典版本仍然未能解決。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的微软研究人员攻克了两个已有20年历史的量子计算问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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