We present quantum algorithms for routing concentration assignments on full capacity fat-and-slim concentrators, bounded fat-and-slim concentrators, and regular fat-and-slim concentrators. Classically, the concentration assignment takes $O(n)$ time on all these concentrators, where $n$ is the number of inputs. Powered by Grover's quantum search algorithm, our algorithms take $O(\sqrt{nc}\ln{c})$ time, where $c$ is the capacity of the concentrator. Thus, our quantum algorithms are asymptotically faster than their classical counterparts, when $c\ln^2{c}=o(n)$.In general, $c = n^\mu,$ satisfies $c\ln^2{c}=o(n),$ implying a time complexity of $O(n^{0.5(1+ \mu )} \ln n),$ for any $\mu, 0 < \mu < 1.$
翻译:我们用全容量脂肪和液态聚集器、封闭式脂肪和液态聚集器和普通脂肪和液态聚集器来提出浓度任务路线分配的量子算法。 典型地说, 集中任务需要所有这些集聚器花费O( n) 美元的时间, 其中输入量为n美元。 由 Grover 量子搜索算法驱动, 我们的算法需要$( scrt{ nc ⁇ { ln{ c} 美元时间, 其中美元是调节器的能力。 因此, 我们的量子算法比它们的古典对应器要快得多, 当 $\ ln2{ c ⁇ o( n) 美元时。 一般来说, $ = númu, 美元满足 $c\ ln2{ { {c ⁇ o( n) 意味着时间复杂性为$( 0.5(1+\ mu)} 美元, 对于任何美元来说, 0 < mu < 1) 。