Работа посвящена проблеме оптимизации сети квантового распределения ключей (КРК) путем объединения исходного набора конечных узлов на плоскости в небольшие сети доступа с топологией типа «звезда» с помощью алгоритмов кластеризации. В исследовании представлена модифицированная версия алгоритма k-medoids, учитывающая ограничение на максимальную длину соединения между парой узлов. Также была представлена новая неевклидова метрика оценки качества соединения на основе значения квантовой емкости, вычисляемая на основе физических свойств и длины оптоволоконного соединения. В статье проводилось сравнение работы данного алгоритма с использованием двух метрик: евклидовой нормы и представленной метрики оценки квантового соединения. Была проведена серия экспериментов по решению задачи кластеризации для множества наборов случайно распределенных на плоскости узлов. Оказалось, что применение неевклидовой метрики позволяет снизить количество кластеров на 11,7 % по сравнению с евклидовой нормой, а использование нескольких повторений на каждой итерации позволяет улучшить результат еще более чем на 20 %. Метод кластеризации и новая метрика, представленные в данной работе, позволяют уменьшить количество подсетей при разбиении, сократив затраты на организацию центральных узлов, а также позволяет в дальнейшем решать упрощенную задачу построения магистральной сети, объединяющую полученные подсети в одну сеть КРК. This paper is devoted to the problem of optimizing a quantum key distribution (QKD) network by combining an initial set of end nodes into small access networks with star-type topology using clustering algorithms. The study presents a modified version of the k-medoids algorithm that takes into account the constraint on the maximum quantum link length between a pair of nodes. A new non-Euclidean metric for link quality assessment based on the quantum capacitance value calculated based on the physical properties and length of the optical fiber link was also presented. The performance of the presented algorithm using two metrics, the Euclidean norm and the presented estimation metric, was then compared. A series of experiments were conducted to solve the clustering problem for multiple sets of nodes randomly distributed on the plane. It is found that the application of the presented non-Euclidean metric reduces the number of clusters by 11.7% compared to the Euclidean norm, and using multiple attempts at each iteration can improve the result by even more than 20%. The clustering method and the new metric presented in this paper allow us to reduce the number of subnets, reducing the cost of organizing central nodes, and also allows us to further solve the simplified problem of building a backbone network, combining the obtained subnets into a single QKD network.
Работа посвящена проблеме оптимизации сети квантового распределения ключей (КРК) путем объединения исходного набора конечных узлов на плоскости в небольшие сети доступа с топологией типа «звезда» с помощью алгоритмов кластеризации. В исследовании представлена модифицированная версия алгоритма k-medoids, учитывающая ограничение на максимальную длину соединения между парой узлов. Также была представлена новая неевклидова метрика оценки качества соединения на основе значения квантовой емкости, вычисляемая на основе физических свойств и длины оптоволоконного соединения. В статье проводилось сравнение работы данного алгоритма с использованием двух метрик: евклидовой нормы и представленной метрики оценки квантового соединения. Была проведена серия экспериментов по решению задачи кластеризации для множества наборов случайно распределенных на плоскости узлов. Оказалось, что применение неевклидовой метрики позволяет снизить количество кластеров на 11,7 % по сравнению с евклидовой нормой, а использование нескольких повторений на каждой итерации позволяет улучшить результат еще более чем на 20 %. Метод кластеризации и новая метрика, представленные в данной работе, позволяют уменьшить количество подсетей при разбиении, сократив затраты на организацию центральных узлов, а также позволяет в дальнейшем решать упрощенную задачу построения магистральной сети, объединяющую полученные подсети в одну сеть КРК. This paper is devoted to the problem of optimizing a quantum key distribution (QKD) network by combining an initial set of end nodes into small access networks with star-type topology using clustering algorithms. The study presents a modified version of the k-medoids algorithm that takes into account the constraint on the maximum quantum link length between a pair of nodes. A new non-Euclidean metric for link quality assessment based on the quantum capacitance value calculated based on the physical properties and length of the optical fiber link was also presented. The performance of the presented algorithm using two metrics, the Euclidean norm and the presented estimation metric, was then compared. A series of experiments were conducted to solve the clustering problem for multiple sets of nodes randomly distributed on the plane. It is found that the application of the presented non-Euclidean metric reduces the number of clusters by 11.7% compared to the Euclidean norm, and using multiple attempts at each iteration can improve the result by even more than 20%. The clustering method and the new metric presented in this paper allow us to reduce the number of subnets, reducing the cost of organizing central nodes, and also allows us to further solve the simplified problem of building a backbone network, combining the obtained subnets into a single QKD network.
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.
Статья посвящена анализу фундаментальных принципов квантовых вычислений: квантовый бит, суперпозиция, основные квантовые элементы. Актуальность работы обоснована тем, что ряд задач не может быть решен с помощью классических вычислительных машин. В результате поиска решения данной проблемы возникла квантовая информатика. В данной статье рассматривается возможность создания программы, позволяющей моделировать квантовые вычисления, а именно, квантовый алгоритм Саймона на классическом компьютере. Квантовый алгоритм Саймона, позволяет определить период некоторой функции за линейное количество вызовов этой функции.
Сверхпроводниковые кубиты представляют собой перспективную платформу для масштабируемых квантовых вычислений. Одним из наиболее перспективных вариантов увеличения количества кубитов в рамках процессора является использование модульных систем, в которых части процессора расположены на различных, но взаимосвязанных кристаллах. Подобный тип масштабирования требует эффективную передачу квантовых состояний между отдельными модулями. В данной работе мы теоретически исследовали модульную систему, состоящую из одиночных кубитов-флаксониумов, расположенных на отдельных подложках и соединенных модой распределенного резонатора на базе копланарной линии передач. Мы исследовали спектральные особенности подобной системы, промоделировали протокол передачи микроволнового квантового состояния между кубитами и построили топологию данного процессора. Путем оптимизации таких параметров, как частота моды распределенного резонатора и сила связи кубит-резонатор, мы достигли точности передачи квантового состояния 99,8 % в модели. Наш подход позволяет использовать топологии сверхпроводниковых чипов без существенной модернизации параметров самих кубитов, упрощая пути его внедрения для масштабирования квантовых процессоров на основе флаксониумов.
В статье рассматриваются теоретические и прикладные аспекты развития квантовой связи и квантовых сетей как одного из ключевых направлений научно‑технологического прогресса XXI века. Показано, что переход от классических телекоммуникационных систем к квантовым каналам передачи информации обусловлен не только ростом объёмов данных и требований к скорости обмена, но и принципиально новой потребностью в абсолютной криптографической защищённости информации. Квантовая связь, основанная на фундаментальных законах квантовой механики, обеспечивает качественно иной уровень безопасности, недостижимый для классических алгоритмов шифрования. Особое внимание в работе уделено концепции квантовых сетей, которые рассматриваются как основа будущего «квантового интернета», объединяющего квантовые компьютеры, сенсоры и коммуникационные узлы в единую распределённую инфраструктуру. Подробно анализируются принципы квантового распределения ключей, роль квантовой запутанности и фотонных состояний в передаче информации, а также архитектура гибридных сетей, сочетающих классические и квантовые каналы. Важным направлением исследования является анализ возможностей применения квантовой связи в военной сфере и в системах, связанных с обеспечением национальной безопасности. Рассматриваются перспективы использования квантовых сетей для защищённой связи органов военного управления, управления беспилотными и роботизированными системами, стратегических сил сдерживания, а также для противодействия современным угрозам в области радиоэлектронной борьбы и кибервойны. Делается вывод о том, что квантовые технологии способны в перспективе изменить баланс сил в информационном и технологическом противоборстве между государствами. Практическая значимость статьи заключается в систематизации современных представлений о квантовой связи и квантовых сетях, а также в формировании целостного взгляда на их роль в будущем военных и гражданских коммуникационных систем.
Дисперсия квантового состояния является одной из самых фундаментальных и повсеместно встречающихся величин, количественно характеризующих неопределенность, и широко используется как в классической, так и в квантовой физике. Однако всe еще существуют новые аспекты ее применения, которые ожидают своего изучения. С помощью взаимного обмена ролей переменной состояния и наблюдаемой переменной, т. е. на основе формального рассмотрения любого состояния как наблюдаемой (что имеет смысл, поскольку любое состояние априори является эрмитовым оператором) и с использованием средней (по наблюдаемым) дисперсии этого состояния, для всех спиновых когерентных состояний вводится количественная характеристика неклассичности спина относительно разложения единицы, порожденного спиновыми когерентными состояниями. Эта величина легко вычисляется и в то же время обладает различными практическими свойствами: она может интерпретироваться как дефицит чистоты, дефицит энтропии Цаллиса и дефицит квадрата нормы функции Хусими относительно квадрата нормы функции Вигнера. Обнаружены несколько интуитивных свойств этого показателя и его связь с неопределенностью распределения в фазовом пространстве. В качестве иллюстрации приведены некоторые характерные примеры. Указаны различные обобщения.
Работа посвящена рассмотрению многокубитовых и многокудитовых квантовых систем в чистых состояниях, их описанию с точки зрения разбиения на непересекающиеся множества запутанных кубитов (кудитов) — наборы запутанности, представлена формула логарифмической запутанности многокубитовых и многокудитовых квантовых систем в чистых и смешанных состояниях. С помощью методов искусственного интеллекта произведена классификация многокубитовых систем, учитывающая максимальное по вектору состояния значение мгновенной запутанности и логарифмическую запутанность, построены диаграммы распределения этих характеристик в зависимости от факторизации вектора состояния системы на наборы запутанности. Построена формула средней по ансамблю логарифмической запутанности для многокубитовых и многокудитовых квантовых систем вчистых состояниях.