Challenges
Datasets
Workspaces
Papers
Discussions
Leaderboard
Log inSign up
Challenges
Datasets
Workspaces
Papers
Discussions
Leaderboard
Blog
Job Board
Q3AS

© 2026 Aqora Quantum S.A.S.

TermsPrivacyLegal Notice

Praktické aspekty kvantového počítání

Martin Friák, Vasina, Vojtech

Published Nov 19, 2025• 0 citations
Publisher
DOI
10.5281/zenodo.17651432

Related papers

Sdílení kvantového klíče s klasickými a kvantovými stavy světla

Jiří Fadrný

•Jan 1, 2020•0 citations

Tajemství okamžitého léčení - metoda kvantového léčení

Frank J Kinslow

•Jan 1, 2012•0 citations

Perspectives of measurement based quantum computation

Tomáš Velek

V této práci se zabýváme rozvíjejícím se odvětvím kvantového počítání na bázi měření. Začínáme s přehledem základních konceptů známějšího modelu kvantového počítání na bázi obvodů. Následuje popis modelu na bázi měření pomocí již zavedených konceptů z modelu na bázi obvodů. Nakonec diskutujeme některé zajímavé vlastnosti kvantového počítání na bázi měření, a to teoretických i z praktických aplikací.

•Aug 4, 2025•0 citations

Eksitony pri vysokoi plotnosti

Grigory E. Pikus

Uspekhi Fizicheskih Nauk•Jan 1, 1976•0 citations

Quantum machine learning

Jan Svoboda

Přestože kvantové počítání stále není používáno v reálných aplikacích, jeho studium je nezbytné pro pochopení konceptů kvantového počítání a rozšíření znalostí o jeho možnostech. Tato práce porovnává kvantové strojové učení s kernelovými metodami v důsledku jejich přirozené podobnosti. Cílem práce je vytvořit obecný postup pro vytvoření kvantového kernelu, který bude těžko simulovatelný na klasických počítačích. Zmíněné postupy jsou posléze testovány na reálných datech s poněkud neuspokojivými výsledky.

•Jun 11, 2024•0 citations

Kvantová fyzika po päťdesiatich rokoch

Ján Pišút

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie•Jan 1, 1975•0 citations
Přestože kvantové počítání stále není používáno v reálných aplikacích, jeho studium je nezbytné pro pochopení konceptů kvantového počítání a rozšíření znalostí o jeho možnostech. Tato práce porovnává kvantové strojové učení s kernelovými metodami v důsledku jejich přirozené podobnosti. Cílem práce je vytvořit obecný postup pro vytvoření kvantového kernelu, který bude těžko simulovatelný na klasických počítačích. Zmíněné postupy jsou posléze testovány na reálných datech s poněkud neuspokojivými výsledky.