随着量子计算的快速发展，所有生活途径都在积极研究其潜力，尤其是在游戏理论领域。在游戏理论中，纳什的平衡是一种解释多个参与者在选择游戏策略中的相互影响的条件。在许多情况下，找到纯净的纳什平衡并不容易，尤其是在复杂的图形游戏中。传统算法的计算复杂性的复杂性通常太长了，因此量子算法的引入可以帮助提高效率。 Glover搜索算法是一种有效的量子搜索算法，可以在非valid数据库中找到具有平方根时间复杂性的目标元素。使用振幅振幅技术，在数据库中找到具有平方根复杂性的客观元素，并在量子计算环境中找到解决方案是更有效的。使用Grover Algorit找到游戏的NASH平衡的关键HM正在构建正确的Oracle操作员。微观算法技术（NASDAQ：MLGO）将该算法的好处转变为一种找到纯净NASH平衡的工具，并基于Glover开发了一种量子算法，该算法旨在在图形游戏中找到纯粹的NASH平衡。该技术建议不仅是量子算法调查的重要进步，而且还为游戏理论及其应用提供了新的观点。通过将oracs变成特定的图形游戏为令人满意的布尔问题来实现微升技术算法。具体来说，我们首先定义了参与者，策略及其在游戏中的好处，然后将它们表示为布尔变量和逻辑表示。这样，将游戏的状态和参与者的策略编码为量子状态。甲骨文建造的核心是绘制量子电路中游戏收入结构的一种方式。我们设计一种有效地将这些布尔表达式转换为量子门操作以实现甲骨文逻辑的综合的方式。此过程允许量子电路在执行时间和奖励游戏的反馈中反映策略选项。在实施过程中，对Microalgorithm（NASDAQ：MLGO）技术进行了调整，以满足Glover搜索算法以满足图形游戏的特定需求。传统的Glover算法在多功能或多维问题方面可能会面临效率瓶颈。因此，为了提高总线效率，我们使用迭代方法逐步通过多轮搜索搜索逐步减少目标状态的范围。在每次迭代中，使用Oracle反馈对搜索策略进行调整，以最大化目标状态的幅度。这个过程不仅提高了找到纳什纯平平衡的成功率，而且还允许该算法具有更大的灵活性和适应处理复杂游戏时的能力。微量过敏技术在量子模拟器的随机图形设置中进行了广泛的实验，以验证算法的有效性。通过模拟不同的参与者和策略的组合，可以实时追踪算法性能，从而可以收集和分析数据。实验结果表明，基于技术微钙化的Glover算法的量子解决方案可以显着提高找到纯NASH平衡的速度和精度，尤其是在复杂的游戏环境中。与传统方法相比，此方法的这种计算显示了多次迭代的成功率和较短的计算时间。在快速进化的量子计算字段中，基于微校准技术中基于Glover算法的量子算法提供了创新的解决方案，以在图形游戏中找到纯NASH的平衡。这一进步不仅显着改善了EF复杂游戏中算法的效率，但也证明了量子技术在游戏理论研究中的潜在价值。我们希望对这项技术进行更多的研究和实验能够使我们能够在做出真正的商业决策，市场分析者和多个游戏方案中发挥关键作用。通过将量子计算与游戏理论相结合，MicroAlgorithm技术为决策者提供了更强大的工具来解决日益复杂和竞争的环境。将来，Microalgorithm技术（NASDAQ：MLGO）将继续探索和扩展该技术应用的限制，并促进多个领域中量子计算的实施和实践。通过与学院和行业的密切合作，我们认为这项技术将对促进科学进步和商业创新产生重大影响。