介绍了一种可扩展的 Quantum Grover 搜索算法，采用 5 位和 6 位量子电路，并提供了一个设计模式，方便构建更高量子位数的预言机；实现结果表明，所提出的量子电路的准确性超过了 3 位和 4 位的最新结果。

Apr, 2022

使用超导量子架构的先进量子计算技术，对三比特 Grover 搜索算法进行了实现和特性研究，并通过实验评估了算法的可扩展性和性能指标，同时还进行了量子态重构实验，揭示 NISQ 计算机在大规模数据库搜索方面的潜力及 Grover 搜索算法在实际量子计算应用中的应用价值。

Jun, 2024

为了寻找一根稻草，我们提出了一种基于电路的量子算法，该算法通过周期性地在系统中交替应用问题哈密顿量（oracle）和横向场来实现，使用自旋相干态分析复合幺正矩阵，在初始状态和目标状态之间进行了高度重叠的状态转换，并提示了了解 QAOA 电路所需的分析涉及与在 AQO 中估算哈密顿量能隙的过程截然不同。

Feb, 2017

本文研究了一个叫做广义二分搜索的算法，通过一系列策略性的查询确定二值函数，提出了新的不连贯性和几何条件，证明其信息理论最优查询复杂度。此外，该算法还应用于学习半空间问题。

Oct, 2009

本文介绍了使用连续时间量子步行算法在 N 维物理数据库中进行搜索的方法，并且通过在完全图和 d>4 的周期性三维晶格进行实验，证明了可获得完整的 O (√N) 加速。

Jun, 2003

本研究提供了第一份证据表明，在特定条件下，1/2 自旋费米子可以自然地表现出 Grover 搜索，在材料中寻找拓扑缺陷。作者还研究了两个 Dirac 量子行走模型，并展示了与先前的量子行走搜索一致的步数复杂度。

Aug, 2019

本文提出了一种基于光学元件的 Grover 算法实现方法，能够有效地搜索小规模数据库，并通过编译将所需光学元件数量减少至 12 个。

May, 1999

本研究通过调整哈密顿量的演化速率，使演化在每个无限小时间间隔上都是绝热的，以解决 Grover 的问题，发现这种方法的总运行时间是 $\sqrt {N}$，其中 $N$ 是数据库中项目的数量，从而实现了比传统算法更快的运行效率。

Jul, 2001

我们提出了一种新颖的适用于量子硬件上训练二进制神经网络（BNNs）的逐层随机优化器 QP-SBGD。通过在实践中解决二进制神经网络优化器的挑战，我们展示了该更新规则的收敛性，并介绍了在量子计算中如何有效执行映射和投影操作。此外，该方法逐层实现，适用于在资源有限的量子硬件上训练更大的网络。通过广泛评估，我们展示了 QP-SBGD 在优化 Rosenbrock 函数、训练 BNNs 以及二进制图神经网络方面的优越性。

Oct, 2023

该论文介绍了量子自适应分布搜索（QuADS），这是一种整合了格罗弗自适应搜索（GAS）和协方差矩阵适应 - 进化策略（CMA-ES）的量子连续优化算法，用于更高效的优化。通过自适应调整初始状态分布而非持续使用均匀状态，QuADS 取得了比 GAS 和 CMA-ES 更好的性能，从而减少了神谕调用次数。该研究是对利用量子计算进行连续优化潜力的重要一步。

Nov, 2023