Catatan penutup
Dalam model query, algoritma Grover adalah optimal secara asimtotik. Yang dimaksud adalah bahwa tidak mungkin menemukan algoritma query untuk menyelesaikan masalah Search, atau bahkan masalah Unique search secara khusus, yang menggunakan secara asimtotik kurang dari query dalam kasus terburuk. Ini adalah sesuatu yang telah dibuktikan secara ketat dengan berbagai cara.
Menariknya, ini sudah diketahui bahkan sebelum algoritma Grover ditemukan — algoritma Grover cocok dengan batas bawah yang sudah diketahui sebelumnya.
Algoritma Grover juga berlaku secara luas, dalam arti bahwa percepatan akar kuadrat yang ditawarkannya bisa diperoleh dalam berbagai pengaturan yang berbeda. Misalnya, terkadang memungkinkan untuk menggunakan algoritma Grover bersama dengan algoritma lain untuk mendapatkan perbaikan. Algoritma Grover juga cukup sering digunakan sebagai subrutin di dalam algoritma kuantum lain untuk mendapatkan percepatan.
Terakhir, teknik yang digunakan dalam algoritma Grover, di mana dua refleksi digabungkan dan diiterasi untuk merotasi vektor state kuantum, bisa digeneralisasi. Contohnya adalah teknik yang dikenal sebagai amplitude amplification, di mana proses yang mirip dengan algoritma Grover bisa diterapkan pada algoritma kuantum lain untuk meningkatkan probabilitas keberhasilannya secara kuadratik lebih cepat dari yang mungkin secara klasik. Amplitude amplification memiliki aplikasi luas dalam algoritma kuantum.
Jadi, meskipun algoritma Grover mungkin tidak segera menghasilkan keunggulan kuantum praktis untuk pencarian dalam waktu dekat, ini adalah algoritma kuantum yang sangat penting secara fundamental, dan merupakan representasi dari teknik yang lebih umum yang menemukan banyak aplikasi dalam algoritma kuantum.