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グローバーのアルゴリズム : ウィキペディア日本語版
グローバーのアルゴリズム
グローバーのアルゴリズムとは、''N''個の要素をもつ未整序データベースの中から、''O(N1/2)''のオーダーの計算量と、''O(''log''N)''のオーダー(ランダウの記号も参照)の記憶領域を消費する探索問題を解くための量子コンピュータアルゴリズムである。1996年にによって開発された。
==概要==
典型的には、未整序データベースからの探索は、''O(N)''の計算時間を要する線型探索を用いなければならない。グローバーのアルゴリズムは、''O(N1/2)''の計算時間しか消費せず、未整序データベース探索を行う量子アルゴリズムの中で最も速い〔Bennett C.H., Bernstein E., Brassard G., Vazirani U., ''The strengths and weaknesses of quantum computation ''. w:SIAM Journal on Computing 26(5): 1510-1523 (1997). Shows the optimality of Grover's algorithm.〕。このアルゴリズムは他の量子アルゴリズムがしばしば、古典アルゴリズムと比較して指数的な速度向上をもたらすのとは異なり、二次の速度向上しかもたらさない。しかし、''N''が大きければ、二次の向上でもかなりの向上となる。
他の量子アルゴリズムと同じように、グローバーのアルゴリズムは正しい確率の高い解を与える、確率的アルゴリズムである。この解が正しくない確率は、このアルゴリズムを繰り返すことによって減少させることができる(確率的アルゴリズムでない、正しい確率が1の解を与える、決定的アルゴリズムについてはを参照)。

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「グローバーのアルゴリズム」の詳細全文を読む



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