Information-thermodynamic uncertainty in intelligent self-organized fuzzy control systems and extractable work for thermodynamic control force from hidden quantum information
Сергей Викторович Ульянов, Дарья Петровна Зрелова, Алла Александровна Шевченко, Андрей Владимирович Шевченко
Рассмотрена модель алгоритма квантовой самоорганизации робастной базы знаний для интеллектуальных нечетких регуляторов с требуемым уровнем робастности с информационно-термодинамической точки зрения. Предпосылкой модели является новая модель квантового вывода, основанная на квантовом генетическом алгоритме и разработке оптимальной структуры квантовой нейронной сети. Инструментарий квантового глубокого машинного обучения реализует разработанную платформу под названием «Оптимизатор базы знаний для квантовых вычислений» ($QCOptKB^{TM}$). Применение квантового алгоритма осуществляется в режиме реального времени для поиска типа квантовой корреляции между неизвестными решениями в квантовой суперпозиции неполных баз знаний интеллектуальных контроллеров, разработанных на основе программных вычислений (инструментарий $SCOptKB^{TM}$). Обсуждаются условия равновесия аналитических информационно-термодинамических компромиссных взаимосвязей между основными показателями качества управления (устойчивостью, управляемостью и робастностью) как новые законы проектирования робастного управления. Разработка интеллектуального управления с гарантированным достижением этих компромиссных взаимосвязей является конечной целью алгоритма квантовой самоорганизации несовершенной БЗ. Представлен новый синергетический квантовый информационный эффект: новая надежная интеллектуальная база знаний может быть создана в режиме онлайн из реакций на непредсказуемые ситуации управления любой несовершенной базой знаний с применением скрытой квантовой информации, извлеченной из квантовой корреляции. Более того, приведен новый закон формирования силы управления из квантовой термодинамики: на основе извлеченной (на микроуровне) скрытой квантовой информации из классических сигналов управления можно сформировать в режиме реального времени новую управляющую силу, которая может производить на макроуровне больше полезной работы, чем потери работы на извлечение этого количества скрытой квантовой информации. В рамках инструментария классического интеллектуального управления на основе только мягких вычислений достижение подобного синергетического информационного эффекта невозможно. Рассмотрены основные приложения для управления интеллектуальными когнитивными роботами. The quantum self-organization algorithm model of wise knowledge base design for intelligent fuzzy controllers with required robust level from information-thermodynamic viewpoint considered. Background of the model is a new model of quantum inference based on quantum genetic algorithm and design optimal structure of quantum neural network. Quantum deep machine learning toolkit applied developed platform titled as «Quantum Computing Optimizer of Knowledge Base» ($QCOptKB^{TM}$). Quantum algorithm applied on line for the quantum correlation’s type searching between unknown solutions in quantum superposition of imperfect knowledge bases of intelligent controllers designed on soft computing ($SCOptKB^{TM}$ toolkit). Disturbance conditions of analytical information-thermodynamic trade-off interrelations between main control quality measures (stability, controllability and robustness) as new control design laws discussed. The smart control design with guaranteed achievement of these trade-off interrelations is the main goal for quantum self-organization algorithm of imperfect KB. Sophisticated synergetic quantum information effect introduced: a new robust smart knowledge base can be created on line from responses on unpredicted control situations of any imperfect KB applying quantum hidden information extracted from quantum correlation. Moreover, the new force control law from quantum thermodynamic described: with extracted hidden quantum information from classical control signal states (on micro-level) possible to design in on-line new control force that can produce on macro-level more value work amount than the work losses on the extraction of this amount of hidden quantum information. Within the toolkit of classical intelligent control based on soft computing the achievement of the similar synergetic information effect is impossible. Benchmarks of intelligent cognitive robotic control applications considered.
Рассмотрена модель алгоритма квантовой самоорганизации робастной базы знаний для интеллектуальных нечетких регуляторов с требуемым уровнем робастности с информационно-термодинамической точки зрения. Предпосылкой модели является новая модель квантового вывода, основанная на квантовом генетическом алгоритме и разработке оптимальной структуры квантовой нейронной сети. Инструментарий квантового глубокого машинного обучения реализует разработанную платформу под названием «Оптимизатор базы знаний для квантовых вычислений» (QCOptKBTM). Применение квантового алгоритма осуществляется в режиме реального времени для поиска типа квантовой корреляции между неизвестными решениями в квантовой суперпозиции неполных баз знаний интеллектуальных контроллеров, разработанных на основе программных вычислений (инструментарий SCOptKBTM). Обсуждаются условия равновесия аналитических информационно-термодинамических компромиссных взаимосвязей между основными показателями качества управления (устойчивостью, управляемостью и робастностью) как новые законы проектирования робастного управления. Разработка интеллектуального управления с гарантированным достижением этих компромиссных взаимосвязей является конечной целью алгоритма квантовой самоорганизации несовершенной БЗ. Представлен новый синергетический квантовый информационный эффект: новая надежная интеллектуальная база знаний может быть создана в режиме онлайн из реакций на непредсказуемые ситуации управления любой несовершенной базой знаний с применением скрытой квантовой информации, извлеченной из квантовой корреляции. Более того, приведен новый закон формирования силы управления из квантовой термодинамики: на основе извлеченной (на микроуровне) скрытой квантовой информации из классических сигналов управления можно сформировать в режиме реального времени новую управляющую силу, которая может производить на макроуровне больше полезной работы, чем потери работы на извлечение этого количества скрытой квантовой информации. В рамках инструментария классического интеллектуального управления на основе только мягких вычислений достижение подобного синергетического информационного эффекта невозможно. Рассмотрены основные приложения для управления интеллектуальными когнитивными роботами. The quantum self-organization algorithm model of wise knowledge base design for intelligent fuzzy controllers with required robust level from information-thermodynamic viewpoint considered. Background of the model is a new model of quantum inference based on quantum genetic algorithm and design optimal structure of quantum neural network. Quantum deep machine learning toolkit applied developed platform titled as «Quantum Computing Optimizer of Knowledge Base» (QCOptKBTM). Quantum algorithm applied on line for the quantum correlation’s type searching between unknown solutions in quantum superposition of imperfect knowledge bases of intelligent controllers designed on soft computing (SCOptKBTM toolkit). Disturbance conditions of analytical information-thermodynamic trade-off interrelations between main control quality measures (stability, controllability and robustness) as new control design laws discussed. The smart control design with guaranteed achievement of these trade-off interrelations is the main goal for quantum self-organization algorithm of imperfect KB. Sophisticated synergetic quantum information effect introduced: a new robust smart knowledge base can be created on line from responses on unpredicted control situations of any imperfect KB applying quantum hidden information extracted from quantum correlation. Moreover, the new force control law from quantum thermodynamic described: with extracted hidden quantum information from classical control signal states (on micro-level) possible to design in on-line new control force that can produce on macro-level more value work amount than the work losses on the extraction of this amount of hidden quantum information. Within the toolkit of classical intelligent control based on soft computing the achievement of the similar synergetic information effect is impossible. Benchmarks of intelligent cognitive robotic control applications considered.
В современном мире информация представляет собой один из наиболее ценных ресурсов, а информационные технологии стремительно развиваются. Наряду с классической теорией информации все большее значение приобретает квантовая теория информации, основанная на эффектах квантовой механики. К таким эффектам относится, например, квантовая запутанность, аналогов которой нет в классической механике. Однако в силу сравнительной новизны этой теории ее описание не является полным. На сегодняшний день существует сравнительно небольшое количество квантовых алгоритмов теории информации в дискретных переменных, и не все из них могут быть переведены в непрерывные переменные. Данная работа посвящена исследованию основ квантовой теории информации и изучению базовых дискретных алгоритмов данной теории, а также их аналогов в непрерывных переменных. Помимо этого, была рассмотрена возможность практической реализации квантовых вычислений. В работе рассмотрены такие алгоритмы, как квантовая телепортация, квантовое копирование, алгоритм поиска Гровера. Также были рассмотрены три базовых алгоритма машинного обучения, которые были недавно обобщены на непрерывные переменные, включая алгоритм инверсии матриц, поиск собственного значения и вычисление векторного расстояния.
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.
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.
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.
АннотацияПостоянная актуализация информации о последних достижениях и современных разработках позволяет более качественно прогнозировать развитие направлений фундаментальной и прикладной наук, корректировать область научных изысканий.В статье проводится обобщение информации о новейшей области электронновычислительных машин квантовом компьютере.Рассматриваются основные принципы, отличающие квантовую вычислительную машину от классического компьютера.Приводится пример коммерческого производства квантовых компьютеров.Описываются продолжающиеся фундаментальные исследования в области совершенствования квантовых компьютеров.Материал статьи позволит, не вдаваясь в подробное изучение квантовой физики, составить представление о работе квантового компьютера и проблематике этой области и ознакомиться со всеми последними достижениями в рамках разработки мощнейшей вычислительной машины, в основе работы которой лежат принципы квантовых вычислений.
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.