潜在应用实例1:大数据快速搜索,颠覆现有大数据搜索应用
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在大数据中进行快速搜索,这是一项适用于量子计算的计算任务。经典算法只能是一个接一个地搜寻,直到找到所要的目标为止。比如从N个未分类的客户中寻找出某个特定的客户,这种算法平均地讲要寻找N/2次,才能以1/2的概率找到。然而这样的搜索效率十分低下,对于各种大数据的应用场景基本不存在应用价值。
格洛弗(Grover)构造了量子搜索算法,实现了大数据的快速搜索。具体而言,Gover量子搜索算法对无序数据库进行搜索可以平方根的程度加速实现。例如,要从有着100万个号码的电话本中找出某个指定号码,经典方法是一个个找,平均要找50万次,才能以一般的可能性找到所要电话号码。Grover的量子算法是每查询一次可以同时检查所有100万个号码。由于量子计算的特殊性,这种搜索操作运算重复1000(即N的平方根)次后,获得正确答案的几率为1/2。但若再多重复操作几次之后,找到需要的电话号码的概率近似于1。Grover算法的用途很广,可以寻找最大值、最小值、平均值等,也可以用于下棋,这就具有了广阔的实际应用价值。
大数据市场规模逐年上涨,对数据搜索需求旺盛。根据易观智库的的《中国大数据整体市场趋势报告》,2014年中国进入大数据应用市场快速爆发期,增长速度接近平均每年30%。预计2017年将达到170亿元的市场规模。
中国大数据市场规模

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