隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大，尤其是在大數(shù)據(jù)和人工智能驅(qū)動的應(yīng)用中，這些經(jīng)典算法的線性復(fù)雜度逐漸成為瓶頸。面對數(shù)十億級別的文本數(shù)據(jù)，線性時間的算法仍然難以滿足實時性的要求。此外，經(jīng)典算法在處理無序或隨機文本時，性能往往會顯著下降，進一步限制了其在特定場景中的適用性。、
量子計算是一種基于量子力學(xué)原理的新型計算范式。它與經(jīng)典計算的根本區(qū)別在于量子疊加和量子糾纏的特性，使得量子計算能夠并行處理大量狀態(tài)，從而在某些問題上展現(xiàn)出巨大的潛力。尤其是在搜索和優(yōu)化問題上，量子計算展現(xiàn)了比經(jīng)典計算更快的求解能力。傳統(tǒng)的經(jīng)典算法，如Knuth-Morris-Pratt (KMP) 和 Boyer-Moore 算法，通過巧妙的字符串匹配策略，在多種情境下表現(xiàn)優(yōu)異。然而，這些算法的查詢復(fù)雜度隨著文本長度和目標子字符串長度的增加呈線性增長，難以應(yīng)對數(shù)據(jù)量不斷擴大的現(xiàn)代計算需求。
Grover算法是量子計算中一個典型的例子，通過對無序數(shù)據(jù)庫的搜索提供了二次加速。這意味著在查詢復(fù)雜度上，Grover算法將原本為 O(N) 的經(jīng)典搜索復(fù)雜度優(yōu)化為 O(√N)，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時具有顯著優(yōu)勢。然而，量子算法通常對內(nèi)存要求較高，尤其是在量子比特資源的使用上。因此，如何設(shè)計既能發(fā)揮量子加速優(yōu)勢，又能有效利用量子比特的混合算法成為一個亟待解決的問題。微算法科技（NASDAQ:MLGO）混合經(jīng)典-量子算法的核心思想是在經(jīng)典計算的穩(wěn)健框架內(nèi)引入量子計算的加速特性。具體而言，該算法通過實現(xiàn) Grover 的量子搜索，來提升在文本中查找特定子字符串的效率。
Grover算法的主要優(yōu)勢在于其對查詢操作的加速。它通過量子疊加態(tài)和量子干涉的特性，可以在 O(√N) 的時間復(fù)雜度內(nèi)找到一個給定數(shù)據(jù)庫中的目標項。然而，這種加速并非沒有代價：量子算法需要對整個數(shù)據(jù)庫進行量子態(tài)的表示，并在每次查詢時進行量子態(tài)的演化。對于大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，直接應(yīng)用 Grover 算法可能面臨內(nèi)存瓶頸。因此，微算法科技提出了一種將 Grover 算法與經(jīng)典哈希技術(shù)相結(jié)合的混合算法，以達到更高的內(nèi)存效率。
哈希函數(shù)是經(jīng)典計算中廣泛應(yīng)用的工具，通過將數(shù)據(jù)映射到較小的哈希表中，可以有效減少搜索空間。然而，傳統(tǒng)哈希函數(shù)的設(shè)計通常是固定的，對于不同的數(shù)據(jù)集可能表現(xiàn)不一。為此，微算法科技混合經(jīng)典-量子算法中引入了統(tǒng)一哈希函數(shù)的概念，這是一類具有良好統(tǒng)計特性的哈希函數(shù)族。通過隨機選擇一個哈希函數(shù)，能夠保證不同輸入數(shù)據(jù)的哈希沖突概率極低，從而提高搜索的準確性。
在混合算法中該算法首先對文本數(shù)據(jù)進行哈希處理，生成一個較小的哈希表。接著，利用 Grover 算法在哈希表中進行子字符串的量子搜索。由于哈希表的規(guī)模遠小于原始文本數(shù)據(jù)，因此量子搜索所需的量子比特數(shù)顯著減少，內(nèi)存效率得到提升。同時，統(tǒng)一哈希函數(shù)保證了即使在哈希表規(guī)模較小的情況下，子字符串的匹配準確性仍然很高。
在微算法科技（NASDAQ:MLGO）混合經(jīng)典-量子算法技術(shù)中，Grover 算法被用于在哈希表中執(zhí)行高效的子字符串搜索。首先，將量子比特初始化為均勻疊加態(tài)，這意味著所有可能的搜索空間狀態(tài)都有相同的概率幅值。其次，構(gòu)建一個量子 Oracle，它能夠識別目標子字符串對應(yīng)的哈希值，并在識別時反轉(zhuǎn)其對應(yīng)狀態(tài)的相位。然后，通過 Grover 擴散操作，對整個量子態(tài)進行相位調(diào)整，使得目標狀態(tài)的概率幅值逐漸增強。經(jīng)過多次迭代后，對量子態(tài)進行測量，獲得目標子字符串對應(yīng)的哈希值。
由于哈希表的規(guī)模被大幅減小，Grover 算法的查詢復(fù)雜度也相應(yīng)降低，實現(xiàn)了二次加速效果。與經(jīng)典算法相比，查詢速度顯著提升，尤其在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時，表現(xiàn)尤為突出。與以往的量子搜索算法相比，微算法科技混合經(jīng)典-量子算法技術(shù)具有以下幾個關(guān)鍵創(chuàng)新點：
內(nèi)存效率的提升：通過引入統(tǒng)一哈希函數(shù)，極大地減少了量子搜索所需的量子比特數(shù)量。這不僅降低了內(nèi)存消耗，還使得算法在實際硬件上更易實現(xiàn)。
二次加速效果：在保持高內(nèi)存效率的同時，我們的算法仍然保留了 Grover 算法的二次查詢加速特性，顯著提升了文本搜索的效率。
高概率的正確性：結(jié)合量子搜索的高準確性和統(tǒng)一哈希函數(shù)的低沖突概率，我們的算法在文本搜索任務(wù)中具有極高的正確率，保證了結(jié)果的可靠性。
微算法科技基于哈希的混合經(jīng)典-量子文本搜索技術(shù)在多個領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。在搜索引擎領(lǐng)域，快速且準確地查找用戶查詢與大規(guī)模網(wǎng)頁內(nèi)容之間的匹配結(jié)果是核心任務(wù)。通過應(yīng)用微算法科技混合經(jīng)典-量子算法，搜索引擎能夠在更短的時間內(nèi)返回高質(zhì)量的搜索結(jié)果，提升用戶體驗。另外，該算法技術(shù)能夠幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時實現(xiàn)更高效的搜索與匹配，顯著提升分析效率。
在自然語言處理（NLP）任務(wù)中，通常涉及對大量文本數(shù)據(jù)的處理與分析。通過微算法科技混合經(jīng)典-量子算法技術(shù)，可以加速文本分類、主題建模等任務(wù)中的子字符串搜索過程，從而加快整個 NLP 系統(tǒng)的處理速度。
微算法科技基（NASDAQ:MLGO）于哈希的混合經(jīng)典-量子文本搜索技術(shù)代表了量子計算與經(jīng)典計算深度融合的一個重要里程碑。通過結(jié)合 Grover 算法的量子加速特性與統(tǒng)一哈希函數(shù)的經(jīng)典效率，開發(fā)出了一種既具備高內(nèi)存效率，又能夠?qū)崿F(xiàn)二次查詢加速的全新算法。這一技術(shù)不僅能夠加速文本搜索任務(wù)，還為大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理以及生物信息學(xué)等領(lǐng)域提供了新的工具與方法。隨著量子計算技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，相信這種混合經(jīng)典-量子算法將在未來的計算領(lǐng)域中發(fā)揮越來越重要的作用。
