行业背景

行业背景

大数据技术的迅猛发展对计算效率提出了更高的要求,通常情况下大数据具有数据体量大、数据类型繁多、处理速度快以及价值密度低的特点。大数据爆炸式增长与“摩尔极限”到来,是经典计算机难以回避的巨大挑战。而量子计算凭借其独特性质为大数据发展打开新的局面。将量子计算应用于大数据的优势在于打破图灵机模式的计算限制,不仅可以降低问题复杂度,而且提高了指数级计算效率和计算性能。

应用场景

应用场景

数据储存

N个量子比特的计算机可以储存2N个数据进行数学运算。一个250量子比特的存储器可能存储数达2250,比现有已知宇宙中全部原子数目还要多。

应用场景

数据检索

对于N个元素构成的无序数据库,传统算法需要O(N)时间,而量子算法仅需要O(√N)的时间。对于1亿量级的无序数据库,我们只需要10000次操作就能检索到目标值。

应用场景

聚类分析

将聚类分析的问题用量子的方法进行优化,主要采用两种办法,包括Grover算法加速的经典聚类算法,以及利用量子力学原理所提出的动力学量子聚类分析。

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