В статье исследованы возможности разработки и применения квантовых алгоритмов в перспективных средах для моделирования квантовых вычислений, с целью повышения эффективности расчетов, связанных с обработкой больших массивов данных в транспортно-дорожном комплексе. Применены основные типы матричных операций, которые используются как для ручного расчета преобразований, происходящих в квантовых схемах, так и в виде алгоритмов в существующих квантовых симуляторах. Использование этих операций рассматривается на примере поэтапной реализации алгоритма Дойча-Йожи, а также проводится аналогия с его практической реализацией на квантовом симуляторе Quirk. The research highlights the possibilities of developing and applying quantum algorithms in promising environments for modeling quantum computing in order to increase the efficiency of calculations associated with the processing of Big Data in transportation. The main types of matrix operations used in both manual calculations and in quantum circuit simulation software for performing transformations in simulated quantum circuits. As an example, the Deutsch-Jozsa algorithm is executed by performing these operations, the results of the manual calculation are compared to the results received by executing the same algorithm in the «Quirk» quantum simulation software.
В статье исследованы возможности разработки и применения квантовых алгоритмов в перспективных средах для моделирования квантовых вычислений, с целью повышения эффективности расчетов, связанных с обработкой больших массивов данных в транспортно-дорожном комплексе. Применены основные типы матричных операций, которые используются как для ручного расчета преобразований, происходящих в квантовых схемах, так и в виде алгоритмов в существующих квантовых симуляторах. Использование этих операций рассматривается на примере поэтапной реализации алгоритма Дойча-Йожи, а также проводится аналогия с его практической реализацией на квантовом симуляторе Quirk. The research highlights the possibilities of developing and applying quantum algorithms in promising environments for modeling quantum computing in order to increase the efficiency of calculations associated with the processing of Big Data in transportation. The main types of matrix operations used in both manual calculations and in quantum circuit simulation software for performing transformations in simulated quantum circuits. As an example, the Deutsch-Jozsa algorithm is executed by performing these operations, the results of the manual calculation are compared to the results received by executing the same algorithm in the «Quirk» quantum simulation software.
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 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 работе рассматривается разработка и адаптация алгоритма обратного распространения ошибки для квантовых нейронных сетей (КНС). Учитываются фундаментальные особенности квантовых вычислений:суперпозиция, запутанность и квантовый параллелизм, что позволяет повысить эффективность обучения КНС по сравнению с классическими нейросетевыми моделями. Изложены принципы построения квантовых нейронных сетей, особенности кодирования данных, методы оптимизации параметров и использования функций потерь в квантовой среде. Обсуждаются перспективы применения предложенного подхода, а также вызовы, связанные с шумами и масштабируемостью в условиях NISQ-устройств. Работа ориентирована на специалистов в области квантовых вычислений и машинного обучения, а также на студентов старших курсов, интересующихся передовыми методами искусственного интеллекта. The paper considers the development and adaptation of the backpropagation algorithm for quantum neural networks (QNN). The fundamental features of quantum computing are considered — superposition, entanglement and quantum parallelism — which allows to increase the efficiency of QNN training compared to classical neural network models. The principles of constructing quantum neural networks, features of data encoding, methods for optimizing parameters and using loss functions in a quantum environment are presented. The prospects for applying the proposed approach, as well as challenges associated with noise and scalability in NISQ devices are discussed. The paper is intended for specialists in the field of quantum computing and machine learning, as well as senior students interested in advanced methods of artificial intelligence.
Одним из наиболее перспективных решений для защиты информации является шифрование с помощью квантовых точек. В данной статье рассматривается возможность использования численных методов моделирования для прогнозирования поведения спектров квантовых точек. Основное внимание уделяется решению двумерного стационарного уравнения Шредингера методом конечных элементов с использованием эрмитовых функций. Результатом решения данного уравнения являются энергетические уровни, позволяющие предсказать спектры поглощения, что важно для оптимизации параметров квантового шифрования и повышения его устойчивости к внешним воздействиям.
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.
Исследуется роль квантовых вычислений в исследованиях в области медицинской физики с упором на их потенциал для повышения эффективности и точности вычислений и разработки новых подходов к лечению. Проведен тщательный анализ литературы последних достижений в области квантовых вычислений и их применения в медицинской физике. Тематические исследования рассмотрены для демонстрации практического применения и возможных преимуществ. Теоретические модели протестированы для прогнозирования будущего развития. Статистические данные о реализации квантовых вычислений собраны из многих источников, особенно об улучшении скорости и точности обработки в приложениях медицинской физики. Результаты показывают, что квантовые вычисления могут значительно повысить скорость обработки сложных методов моделирования и визуализации, при этом некоторые квантовые алгоритмы превосходят классические алгоритмы до 100 раз. Статистические результаты подтверждают перспективность квантовых вычислений. При планировании лучевой терапии квантовые вычисления продемонстрировали повышение точности расчета распределения дозы на 25%. Квантовые алгоритмы сократили время вычислений при молекулярном моделировании примерно на 40%, потенциально ускоряя разработку лекарств и индивидуальную терапию на 30%. Квантовые вычисления могут изменить медицинскую физику за счет увеличения вычислительных мощностей, что может привести к прогрессу в диагностике, планировании лечения и разработке лекарств.