【摘 要】
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量子搜索问题是发展量子神经网络必须要解决的问题之一。本文在分析了Grover量子算法基础上，针对量子神经网络要处理多模式问题提出了一个多模式高概率量子搜索算法，它通过一系
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,南昌航空工业学院自动化学院
【基金项目】
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江西省2004年教育科学“十五”规划课题(04YB145)资助项目;2005年度省教育厅科技计划(DB20050816)资助项目;南京航空航天大学2006年度博士学位论文创新与创优基金(BCXJ06-10)资助项目
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量子搜索问题是发展量子神经网络必须要解决的问题之一。本文在分析了Grover量子算法基础上，针对量子神经网络要处理多模式问题提出了一个多模式高概率量子搜索算法，它通过一系列的么正操作能在模式集中以较高的概率搜索目标，并且该算法在搜索目标模式时能在一次算法的执行中就找到目标，所以它远比经典的搜索方法要快，而且随着模式集和目标数的增多，它运行效果越好，最后验证了算法的可行性和有效性。
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