В современных науке и технике постоянно возникает необходимость в решении таких стратегически важных задач, как предсказание погоды и расчет климатических изменений, создание онкологических препаратов, обработка сигналов из Вселенной для поиска внеземных цивилизаций, обработка символьной информации, криптоанализ, опережающий расчет траекторий движущихся воздушных и космических объектов и другие задачи. Практическая реализация перечисленных задач на современных, даже суперкомпьютерных, системах требует недопустимо большого промежутка времени или вообще невозможна. Научная новизна данного направления выражается в разработке методики построения модульной моделирующей системы квантовых вычислений с открытой архитектурой, а также моделирующей системы выполнения квантовых алгоритмов. Целью работы является рассмотрение приемов моделирования квантовых вычислений и реализации алгоритмов решения задач NP класса. In modern science and technology, there is a constant need to solve such strategically important tasks as predicting the weather and calculating climatic changes, creating cancer drugs, processing signals from the Universe to search for extraterrestrial civilizations, processing symbolic information, cryptanalysis, and anticipatory calculation of the trajectories of moving air and space objects, etc. The practical implementation of the listed tasks on modern, even supercomputer systems requires an unacceptably long period of time or is impossible at all. The scientific novelty of this direction is expressed in the development of a methodology for constructing a modular modeling system of quantum computing with an open architecture, as well as a modeling system for executing quantum algorithms. The aim of the work is to consider techniques for modeling quantum computations and implementing algorithms for solving NP class problems.
В современных науке и технике постоянно возникает необходимость в решении таких стратегически важных задач, как предсказание погоды и расчет климатических изменений, создание онкологических препаратов, обработка сигналов из Вселенной для поиска внеземных цивилизаций, обработка символьной информации, криптоанализ, опережающий расчет траекторий движущихся воздушных и космических объектов и другие задачи. Практическая реализация перечисленных задач на современных, даже суперкомпьютерных, системах требует недопустимо большого промежутка времени или вообще невозможна. Научная новизна данного направления выражается в разработке методики построения модульной моделирующей системы квантовых вычислений с открытой архитектурой, а также моделирующей системы выполнения квантовых алгоритмов. Целью работы является рассмотрение приемов моделирования квантовых вычислений и реализации алгоритмов решения задач NP класса. In modern science and technology, there is a constant need to solve such strategically important tasks as predicting the weather and calculating climatic changes, creating cancer drugs, processing signals from the Universe to search for extraterrestrial civilizations, processing symbolic information, cryptanalysis, and anticipatory calculation of the trajectories of moving air and space objects, etc. The practical implementation of the listed tasks on modern, even supercomputer systems requires an unacceptably long period of time or is impossible at all. The scientific novelty of this direction is expressed in the development of a methodology for constructing a modular modeling system of quantum computing with an open architecture, as well as a modeling system for executing quantum algorithms. The aim of the work is to consider techniques for modeling quantum computations and implementing algorithms for solving NP class problems.
Отличие квантового от классического алгоритма заключается в следующем: задача, решаемая квантовым алгоритмом (КА), закодирована в структуре квантовых операторов, применяемых к входному сигналу. Вид входного сигнала в структуру КA в этом случае всегда один и тот же. Выходной сигнал КA включает в себя информацию о решении закодированной проблемы. В результате КA задается функция для анализа, и КA определяет ее свойство в виде ответа без количественных вычислений, т. е. КA изучает качественные свойства функций. Ядром любого КA является набор унитарных квантовых операторов или квантовых вентилей. На практике квантовый вентиль представляет собой унитарную матрицу с определенной структурой. Размер этой матрицы растет экспоненциально с увеличением количества входных данных, что существенно ограничивает моделирование КA на классическом компьютере с фон-неймановской архитектурой. Модели квантовых поисковых алгоритмов применяются для решения задач информатики, таких как поиск в неструктурированной базе данных, квантовая криптография, инженерные задачи, проектирование систем управления, робототехника, интеллектуальные контроллеры и т. д. Алгоритм Deutsch относится к классу алгоритмов принятия решений и подробно объясняется вместе с реализациями на локальном компьютерном симуляторе. В представленной статье описывается практический подход к моделированию двух из самых известных КA принятия решения на классических компьютерах: Deutsch и Deutsch – Jozsa алгоритмов. The difference between classical and quantum algorithms (QA) is as follows: the problem solved by QA is coded in the structure of the quantum operators. Input to QA in this case is always the same. Output of QA says which problem coded. In some sense, give a function to QA to analyze and QA returns its property as an answer without quantitative computing. QA studies qualitative properties of the functions. The core of any QA is a set of unitary quantum operators or quantum gates. In practical representation, quantum gate is a unitary matrix with particular structure. The size of this matrix grows exponentially with an increase in the number of inputs, which significantly limits the QA simulation on a classical computer with von Neumann architecture. Quantum search algorithm (QSA) - models apply for the solution of computer science problems as searching in unstructured database, quantum cryptography, engineering tasks, control system design, robotics, smart controllers, etc. Grover’s algorithm is explained in details, along with implementations on a local computer simulator. The presented article describes a practical approach to modeling one of the most famous QA on classical computers, the Grover algorithm.
В последние годы новые формы вычислений могут быть созданы с использованием естественных феноменов, находящихся только на начальных стадиях разработки, таких как спины атомов или протеиновых молекул. Данная работа предлагает изучение каждого из имеющихся на сегодняшний день подходов к моделированию квантовых вычислений, а также выделение преимуществ и недостатков каждого из них.
Квантовые вычисления становятся трансформационной вычислительной парадигмой, способной революционизировать оптимизацию проектирования и автоматизацию в широком спектре научных и инженерных дисциплин.Однако для исследования и разработки квантовых вычислений требуются существенные объемы ресурсов, поэтому особое значение на сегодняшний день приобретают возможности имитации квантовых алгоритмов.Цель статьи заключается в проведении сравнительного анализа современных методов эмуляции квантовых вычислений в автоматизированных системах управления технологическим процессом.Методы исследования включают системный и сравнительно-аналитический подходы, а также методы моделирования и контент-анализа научных публикаций.Кроме того, применялись приемы теоретического обобщения и сравнительного анализа существующих подходов к эмуляции квантовых вычислений в автоматизированных системах управления технологическими процессами.В ходе исследования представлен критический анализ вычислительных подходов для решения NP-трудных задач в автоматизированных системах управления технологическим процессом.Детально описаны достоинства и недостатки, принципы работы, ограничения и область целесообразного применения таких методов, как матричная эмуляция (метод вектора состояния), эмуляция на основе тензорных сетей, моделирование на основе стабилизаторов (Клиффордовы схемы), гибридная эмуляция (вариационные алгоритмы), метод квантовых траекторий.Обобщены реальные примеры промышленной реализации квантовой эмуляции на основе материалов компаний -технологических лидеров отрасли.Полученные результаты позволили прийти к выводу, что доминирующими на сегодняшний день являются гибридные вариационные алгоритмы.В настоящее время они выступают в качестве стандарта для решения прикладных промышленных задач.Также наблюдается четкая специализация методов эмуляции по типу решаемых задач.
В статье исследуется проблема обработки информации в квантовых системах с учетом присутствия квантового шума. Квантовый шум является одним из основных факторов, ограничивающих точность и эффективность квантовых вычислений и коммуникаций. Целью исследования является разработка и анализ квантовой модели, способной учитывать влияние квантового шума на обработку информации. Рассматри-ваются различные источники квантового шума, такие как шум нулевой точки, шум фо-тонов и шум квантовых измерений. Представлены основные концепции и методы для оценки и минимизации квантового шума, включая методы коррекции ошибок, контроль окружающей среды и оптимизацию квантовых состояний. Описывается разработанная квантовая модель обработки информации с учетом шума. Производится анализ влияния квантового шума на различные квантовые алгоритмы и протоколы. Также представле-ны результаты численных экспериментов, демонстрирующие эффективность предло-женной модели в условиях реалистического шумового окружения. Работа обобщает по-лученные результаты и даёт рекомендации по применению квантовой модели обработки информации с шумом в различных прикладных областях, таких как квантовые вычисле-ния, квантовая коммуникация и квантовые сенсорные системы. Работа имеет большое значение для развития практических квантовых технологий, позволяющих эффективно работать в условиях реальных шумовых режимов и повышать надежность и точность квантовых систем обработки информации. The article investigates the problem of information processing in quantum sys-tems, considering the presence of quantum noise. Quantum noise is one of the main factors lim-iting the accuracy and efficiency of quantum computing and communications. The aim of the study is to develop and analyze a quantum model that can consider the impact of quantum noise on information processing. The article discusses various sources of quantum noise, such as ze-ro-point noise, photon noise, and quantum measurement noise. Basic concepts and methods for estimating and minimizing quantum noise are presented, including error correction methods, environmental control, and optimization of quantum states. The article describes the developed quantum model of information processing considering noise effect. The influence of quantum noise on various quantum algorithms and protocols is analyzed. The authors present the results of numerical experiments, demonstrating the effectiveness of the proposed model in a realistic noise environment. The work summarizes the results obtained and puts forward recommenda-tions for the application of the quantum model of information processing with noise in various applied areas, such as quantum computing, quantum communication and quantum sensor sys-tems. The work is of significant importance for the development of practical quantum technolo-gies that allow efficient operation in real noise conditions and improve the reliability and accu-racy of quantum information processing systems.
Сегодня квантовые технологии могут получить новый виток развития, что, наверняка, даст возможность получить решения для многочисленных задач, которые ранее не поддавались решению в рамках традиционных парадигм и вычислительных моделей.Все человечество стоит у порога так называемой второй квантовой революции, и ее краткосрочные и отдаленные последствия затронут практически все сферы жизни глобального общества.Свое непосредственное развитие получат такие направления и отрасли науки и техники, как материаловедение, нанотехнология, фармакология и биохимия вообще, моделирование хаотичных динамических процессов (ядерные взрывы, турбулентные потоки, погода и долгосрочные климатические явления) и т. д., а также решение любых задач, которые сводятся к перемножению матриц больших размеров (в частности, моделирование квантовых систем).Однако вместе с необычайными возможностями квантовые технологии несут с собой и определенные риски и угрозы, в частности слом всех информационных систем, основанных на современных достижениях криптографии, что повлечет за собой практически полное разрушение секретности, глобальный финансовый кризис из-за разрушения банковской сферы и компрометации всех каналов связи.Даже несмотря на то, что уже сегодня разрабатываются методы так называемой постквантовой криптографии, некоторые риски еще необходимо осознать, так как не все долгосрочные последствия могут быть просчитаны.Вместе с тем ко всему перечисленному надо быть готовым, в том числе при помощи подготовки специалистов, работающих в области квантовых технологий и понимающих все их аспекты, новые возможности, риски и угрозы.В связи с этим в настоящей статье приводится краткое описание текущего состояния квантовых технологий, а именно квантовой сенсорики, передачи информации при помощи квантовых протоколов, универсального квантового компьютера (аппаратное обеспечение) и квантовых вычислений, основанных на квантовых алгоритмов (программное обеспечение).Для всего перечисленного приводятся прогнозы развития в части воздействия на различные сферы человеческой цивилизации.
Текущие исследования по разработке передовых квантовых алгоритмов нацелены на создание набора алгоритмических примитивов, которые могут быть использованы в качестве модулей для различных промышленных рабочих процессов.Цель статьи заключается в рассмотрении различных квантовых алгоритмов для оптимального квантового управления.В работе использовались методы систематического обзора литературы, контент-анализа.Всесторонний поиск осуществлялся в соответствии с рекомендациями PRISMA и проводился в базах Scopus, Web of Science и Google Scholar за период с 2022 по 2025 г.Литература для такого обзора отбиралась в базах данных на основании количества цитирований публикаций, импакт-фактора, индекса Хирша журналов.В практической части исследования использовались методы численного оптимального управления и обучения с подкреплением.В статье представлен обзор исследований современных авторов в области ослабления эффектов шума и декогеренции, анализа ошибок квантовых алгоритмов, а также методов оценки и снижения суммарной погрешности.В процессе исследования в качестве перспективного алгоритма для квантового оптимального управления прорабатываются тепловые ансамбли с целью аппроксимации следа унитарной матрицы.Проводится аналитическая связь между алгоритмом Ахаронова для получения полинома Джонса.Отдельно рассмотрены трехпрядевые косы и их унитарные представления, а также представления на основе тепловых ансамблей.Показана методика измерения математического ожидания фазово-чувствительного оператора обнаружения ансамбля.Доказано преимущество приведенного алгоритма для квантового оптимального управления.Рассмотрен вариационный квантовый алгоритм и его особенности.В работе получены результаты сравнительного анализа наиболее распространенных квантовых алгоритмов оптимального управления.Обозначены пути их усовершенствования с указанием характерных особенностей для каждой модели.Также отмечено, что перспективным направлением дальнейших изысканий является изучение возможностей пересечения областей квантовой механики и машинного обучения, что может привести к созданию новых подходов к управлению квантовыми системами, улучшению существующих алгоритмов.