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.
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.
В работе рассматривается алгоритм обратного распространения ошибки, адаптированного для квантовых нейронных сетей. Основное внимание уделено разработке и модификации традиционного метода обратного распространения ошибки для его применения в условиях квантовой природы данных. Анализируются теоретические аспекты, связанные с квантовыми состояниями,суперпозицией и запутанностью, а также их влияние на эффективность и корректность обучения квантовых сетей. Обоснована актуальность математического алгоритма, включая использование матриц плотности и квантовых операторов для описания и оптимизации параметров сети. Проведено экспериментальное моделирование предложенного подхода на наборах квантовых данных, которое показало высокую точность и стабильность предложенного метода. Обсуждаются ограничения алгоритма, связанные с шумами в квантовых системах и вычислительными затратами при увеличении числа кубитов. Полученные результаты демонстрируют потенциал применения разработанного алгоритма для задач оптимизации и обучения квантовых моделей, что открывает новые перспективы для дальнейшего развития квантового машинного обучения и создания гибридных классико-квантовых алгоритмов. The paper considers the algorithm of error back propagation adapted for quantum neural networks. The main attention is paid to the development and modification of the traditional method of error back propagation for its application in conditions of quantum nature of data. Theoretical aspects related to quantum states, superposition and entanglement, as well as their influence on the efficiency and correctness of training of quantum networks are analyzed. The relevance of the mathematical algorithm,including the use of density matrices and quantum operators to describe and optimize the network parameters, is substantiated. Experimental modeling of the proposed approach on quantum data sets is carried out, which showed high accuracy and stability of the proposed method. The limitations of the algorithm related to noise in quantum systems and computational costs with increasing number of qubits are discussed. The results demonstrate the potential of the developed algorithm for optimization and training of quantum models, which opens new perspectives for further development of quantum machine learning and creation of hybrid classical-quantum algorithms.
Данная работа посвящена решению задачи обработки числовых последовательностей при помощи вариационных квантовых алгоритмов, реализуемых на шумном квантовом компьютере среднего масштаба. Платформой для квантовых вычислений является интегральная схема на основе сверхпроводящих искусственных атомов. Архитектура квантовой рекуррентной нейронной сети сконструирована с использованием одно- и двухкубитных операций. На этапе эмулирования была изучена обучаемость модели в зависимости от числа кубитов, а также объема и метода кодирования данных в состояние кубитов. Сравнение с классическими архитектурами показало, что на современных квантовых процессорах возможно достичь качества предсказаний в выбранной задаче машинного обучения, сравнимого с качеством реализуемых на классических процессорах моделей.
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.
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.
Целью написания данной статьи является оценка потенциальных угроз для кибербезопасности, вызванных развитием квантовых алгоритмов. В тексте работы осуществляется анализ существующих квантовых алгоритмов, таких как алгоритм Шора и алгоритм Гровера, и исследуется возможность их потенциального применения в контексте взлома существующих криптографических систем. Методология проводимого исследования заключается в анализе литературы, а также рассмотрении основных принципов функционирования квантовых вычислителей и потенциала реализации квантовых алгоритмов, способных влиять на безопасность как симметричных, так и асимметричных криптографических схем. Кроме того, в исследовании анализируются перспективы создания криптографических алгоритмов, способных противостоять атакам с применением квантовых технологий. На основе анализа существующих квантовых алгоритмов и их потенциального воздействия на широко распространенные в настоящее время криптографические системы, авторы исследования приходят к выводу, что на текущий момент отсутствуют убедительные основания для констатации реальной возможности взлома ассиметричных или симметричных криптографических алгоритмов в ближайшее время в контексте квантовых вычислений. Однако, учитывая постоянное развитие квантовых технологий, а также необходимость сохранения конфиденциальности сведений, актуальность которых с течением времени не будет претерпевать значительное снижение, и необходимость обеспечения защиты конфиденциальной информации в будущем, требуется разработка и активное внедрение квантово-устойчивых криптографических методов для обеспечения конфиденциальности информации в долгосрочной перспективе. The purpose of this article is to assess potential threats to cybersecurity arising from the development of quantum algorithms. The text analyzes existing quantum algorithms, such as Shor's algorithm and Grover's algorithm, and explores the possibility of their potential application in the context of compromising existing cryptographic systems. The research approach includes a literature review and examination of core mechanisms underlying quantum computers, along with assessment of their capability to perform algorithms potentially affecting various cryptographic systems, both symmetric and asymmetric. Additionally, the paper discusses the prospects for developing quantum-resistant cryptographic algorithms aimed at protecting against cryptanalysis using quantum computations. Based on the analysis of existing quantum algorithms and their potential impact on widely used cryptographic systems, the authors of the study conclude that, at present, there is no compelling evidence to assert the real possibility of compromising asymmetric or symmetric cryptographic algorithms in the near future within the context of quantum computations. However, considering the ongoing development of quantum technologies and the necessity of maintaining the confidentiality of information, the relevance of which will not significantly diminish over time, as well as the need to ensure the protection of confidential information in the future, there is a requirement for the development and active implementation of quantum-resistant cryptographic methods to ensure information confidentiality in the long term.
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.