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.
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.
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.
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 статье исследован способ совершения параллельных квантовых вычислений путем объединения последовательностей из нескольких квантовых гейтов в одну комбинированную операцию. В случае поддержки архитектурой квантового компьютера или средства моделирования квантовых вычислений создания подобных комбинированных логических элементов, данный метод оптимизации позволит уменьшить количество операций, совершаемых в квантовых схемах, тем самым снижая помехи (шум) и повышая производительность отладки сложных и специализированных квантовых схем. Рост уровня шума в зависимости от увеличения количества операций был проанализирован на примере результатов отладки алгоритма Гровера на квантовых компьютерах IBM-Q. The following research highlights the possibility of performing parallel quantum calculations by composing a sequence of quantum logic gates into one combined operation. If such composed operations would be supported by quantum computing or simulation architectures, then this optimization method could decrease the number of operations performed in the runtime of quantum circuits, reducing noise and increasing performance of complex and specialized quantum circuits. The increase in noise levels with the number of performed logic operations was analyzed by running Grover’s algorithm on two different IBM-Q quantum computers and comparing received results to their predictions.
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.
Цель статьи заключается в рассмотрении особенностей и перспектив реализации параллельного компактного моделирования квантовых схем.Материалы и методы исследования -модели, методы, алгоритмы и процедуры параллельного синтеза и анализа специализированных логических схем, численные методы решения алгебраических уравнений, группировка, сравнение, абстракция, дедукция.Результаты: в статье описывается подход к параллельному компактному моделированию квантовых схем, который основан на моделировании равномерно-структурированных гамильтонианов.Отдельный акцент в процессе исследования сделан на изучении того, каким образом параллелизм может ускорить квантовое моделирование.В частности, рассмотрен параллельный квантовый алгоритм для моделирования динамики большого класса гамильтонианов.Кроме того, освещены общие вычислительные аспекты параллелизации с выделением особенностей компактного формата вычислений, который предполагает хранение и вычисление только ненулевых элементов для повышения эффективности моделирования.Для достижения максимальной пропускной способности вводавывода предложена техника управления памятью на основе наложения.Отдельный акцент сделан на методах оптимизации параллелизма для ускорения компактного моделирования квантовых схем.Выводы: стратегия параллельной декомпозиции задач для межзатворных и внутризатворных операций на основе разделенных блоков данных открывает дополнительные возможности оптимизации для моделирования квантовых схем.
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.