Статья посвящена изучению особенностей моделирования квантовых систем с использованием системы компьютерной алгебры GNU Octave и языка программирования Python, а также рассмотрению различных численных алгоритмов и инструментов для эффективного моделирования.Исследование основано на применении подходов и инструментов, таких как GNU Octave, позволяющий проводить численные вычисления и оперировать матричными структурами, и специальных пакетов, таких как Quantum Package for Octave (QPO) и MATLAB Quantum Computing Toolbox.Рассматривались также симуляторы квантовых вычислений QuEST и ProjectQ, написанные на Python и C++.Примеры схем подготовки квантово-запутанных состояний, таких как состояние Белла и состояние GHZ, иллюстрируют принципы моделирования.В результате исследования установлено, что GNU Octave обладает достаточной гибкостью и переносимостью для моделирования до 10 кубитов, а также поддерживает работу со смешанными состояниями (матрицами плотности).Применение специальных пакетов и библиотек позволило реализовать сложные квантовые операции, такие как подготовка чистых состояний и управление квантовыми воротами.Анализ симуляторов QuEST и ProjectQ показал различия в потреблении памяти и производительности, что важно учитывать при выборе инструмента для конкретных задач моделирования.Несмотря на высокую точность моделирования, существующие симуляторы имеют ограничения, связанные с большими объемами потребляемой памяти и сложностью масштабируемости.Проведенное исследование демонстрирует эффективность моделирования квантовых систем на классических компьютерах с использованием GNU Octave и Python для изучения квантовых алгоритмов и проверки гипотез в области квантовых технологий.Дальнейшее развитие методов и инструментов моделирования позволит улучшить производительность и снизить требования к ресурсам, что станет важным шагом на пути к созданию полноценных квантовых компьютеров.
Статья посвящена изучению особенностей моделирования квантовых систем с использованием системы компьютерной алгебры GNU Octave и языка программирования Python, а также рассмотрению различных численных алгоритмов и инструментов для эффективного моделирования.Исследование основано на применении подходов и инструментов, таких как GNU Octave, позволяющий проводить численные вычисления и оперировать матричными структурами, и специальных пакетов, таких как Quantum Package for Octave (QPO) и MATLAB Quantum Computing Toolbox.Рассматривались также симуляторы квантовых вычислений QuEST и ProjectQ, написанные на Python и C++.Примеры схем подготовки квантово-запутанных состояний, таких как состояние Белла и состояние GHZ, иллюстрируют принципы моделирования.В результате исследования установлено, что GNU Octave обладает достаточной гибкостью и переносимостью для моделирования до 10 кубитов, а также поддерживает работу со смешанными состояниями (матрицами плотности).Применение специальных пакетов и библиотек позволило реализовать сложные квантовые операции, такие как подготовка чистых состояний и управление квантовыми воротами.Анализ симуляторов QuEST и ProjectQ показал различия в потреблении памяти и производительности, что важно учитывать при выборе инструмента для конкретных задач моделирования.Несмотря на высокую точность моделирования, существующие симуляторы имеют ограничения, связанные с большими объемами потребляемой памяти и сложностью масштабируемости.Проведенное исследование демонстрирует эффективность моделирования квантовых систем на классических компьютерах с использованием GNU Octave и Python для изучения квантовых алгоритмов и проверки гипотез в области квантовых технологий.Дальнейшее развитие методов и инструментов моделирования позволит улучшить производительность и снизить требования к ресурсам, что станет важным шагом на пути к созданию полноценных квантовых компьютеров.
Исследованы потенциальные последствия квантовых вычислений для традиционных моделей компьютерной архитектуры, уделяя особое внимание проблемам интеграции и преобразующим возможностям. Проведены обширные обзоры литературы и моделировали, чтобы сравнить производительность квантовых и классических вычислительных архитектур при различных вычислительных нагрузках. Ключевые показатели производительности были разработаны для оценки масштабируемости, эффективности и возможности включения принципов квантовых вычислений в существующие архитектурные модели. Показано, что квантовые вычисления могут значительно повысить скорость обработки и эффективность конкретных алгоритмических процедур, особенно криптографии и крупномасштабного анализа данных. Однако современные квантовые компьютеры имеют проблемы с точки зрения частоты ошибок и времени когерентности кубитов, что усложняет их интеграцию со стандартными архитектурами. Хотя квантовые вычисления представляют собой смену парадигмы с многообещающим улучшением скорости и эффективности вычислений, необходимы значительные технологические достижения, прежде чем их можно будет полностью интегрировать в существующие модели компьютерной архитектуры.
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.
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 рассматриваются принципы квантовых вычислений на основе спиновых состояний. Анализируются фундаментальные принципы квантовой физики, такие как суперпозиция, запутанность и корпускулярно-волновой дуализм. Описаны математические модели кубитов в сфере Блоха, уравнение Шрёдингера и процесс коллапса волновой функции при измерении. Показана роль спиновой запутанности в реализации квантовых алгоритмов. Проведен анализ возможностей применения квантовых алгоритмов в области криптографии, моделирования сложных систем и др. The article examines the principles of quantum computing based on spin states. It analyzes the fundamental principles of quantum physics, such as superposition, entanglement, and particle-wave duality. Mathematical models of qubits on the Bloch sphere, the Schrödinger equation, and the wave function collapse during measurement are described. The role of spin entanglement in implementing quantum algorithms is demonstrated. The possibilities of using quantum algorithms in cryptography, complex systems modeling, and optimization.
В работе рассматриваются квантовые вычислительные методы симуляции физических систем с применением машинного обучения. Новизна исследования заключается в интеграции квантовых алгоритмов с элементами ML для повышения точности и эффективности моделирования. Цель работы – разработка и тестирование гибридного подхода к квантовой симуляции. Для реализации цели были изучены классические и квантовые методы моделирования, разработан алгоритм симуляции с использованием Qiskit, проведена его валидация и сравнительный анализ с классическими методами.
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.