Статья посвящена актуальной проблеме разработки и внедрению механизма обучения квантовым вычислениям с использованием квантовых программных симуляторов в образовательную среду вуза. Серьезным барьером на пути развития квантовых вычислений является недостаточное количество квалифицированных специалистов, способных работать с новыми вычислительными технологиями. В статье рассматриваются подходы к формированию методологической базы для обучения этому научно-техническому направлению. Особое внимание уделяется использованию квантовых программных симуляторов, позволяющих проводить обучение с использованием классических вычислительных устройств. Приобретение практических навыков работы с квантовыми алгоритмами, включая их моделирование на программных симуляторах для запуска на классических устройствах является основной образовательной задачей при изучении подходов к квантовым вычислениям. Предлагаемый автором подход интеграции квантовых вычислений в образовательную среду дает возможность формировать курсы обучения по квантовым вычислениям с фокусом на практическое применение в различных предметных областях. Доступность инструментария, интерактивность и гибкость (поддержка различных языков программирования и интеграция с другими инструментами и библиотеками) позволяют использовать предлагаемый механизм при разработке обучающих материалов различного уровня сложности и направленности, делая обучение доступным для более широкой аудитории. The article is devoted to the urgent problem of developing and implementing a mechanism for teaching quantum computing using quantum software simulators in the educational environment of a university. A serious barrier to the development of quantum computing is the insufficient number of qualified specialists who are able to work with new computing technologies. The article discusses approaches to the formation of a methodological basis for teaching this scientific and technical direction. Special attention is paid to the use of quantum software simulators, which allow for training using classical computing devices. Acquiring practical skills in working with quantum algorithms, including their modeling on software simulators for running on classical devices, is the main educational task in studying approaches to quantum computing. The approach proposed by the author to integrate quantum computing into the educational environment makes it possible to form training courses on quantum computing with a focus on practical application in various subject areas. The availability of tools, interactivity and flexibility (support for various programming languages and integration with other tools and libraries) allow using the proposed mechanism in the development of training materials of various levels of complexity and orientation, making learning accessible to a wider audience.
Статья посвящена актуальной проблеме разработки и внедрению механизма обучения квантовым вычислениям с использованием квантовых программных симуляторов в образовательную среду вуза. Серьезным барьером на пути развития квантовых вычислений является недостаточное количество квалифицированных специалистов, способных работать с новыми вычислительными технологиями. В статье рассматриваются подходы к формированию методологической базы для обучения этому научно-техническому направлению. Особое внимание уделяется использованию квантовых программных симуляторов, позволяющих проводить обучение с использованием классических вычислительных устройств. Приобретение практических навыков работы с квантовыми алгоритмами, включая их моделирование на программных симуляторах для запуска на классических устройствах является основной образовательной задачей при изучении подходов к квантовым вычислениям. Предлагаемый автором подход интеграции квантовых вычислений в образовательную среду дает возможность формировать курсы обучения по квантовым вычислениям с фокусом на практическое применение в различных предметных областях. Доступность инструментария, интерактивность и гибкость (поддержка различных языков программирования и интеграция с другими инструментами и библиотеками) позволяют использовать предлагаемый механизм при разработке обучающих материалов различного уровня сложности и направленности, делая обучение доступным для более широкой аудитории. The article is devoted to the urgent problem of developing and implementing a mechanism for teaching quantum computing using quantum software simulators in the educational environment of a university. A serious barrier to the development of quantum computing is the insufficient number of qualified specialists who are able to work with new computing technologies. The article discusses approaches to the formation of a methodological basis for teaching this scientific and technical direction. Special attention is paid to the use of quantum software simulators, which allow for training using classical computing devices. Acquiring practical skills in working with quantum algorithms, including their modeling on software simulators for running on classical devices, is the main educational task in studying approaches to quantum computing. The approach proposed by the author to integrate quantum computing into the educational environment makes it possible to form training courses on quantum computing with a focus on practical application in various subject areas. The availability of tools, interactivity and flexibility (support for various programming languages and integration with other tools and libraries) allow using the proposed mechanism in the development of training materials of various levels of complexity and orientation, making learning accessible to a wider audience.
В данной статье рассматривается влияние технологий квантовых вычислений на современную кибербезопасность. Анализируются возможности квантовых компьютеров, их потенциальное воздействие на существующие криптографические алгоритмы и возникающие угрозы для защиты информации. Особое внимание уделяется проблеме устойчивости традиционных систем шифрования перед квантовыми атаками, развитию постквантовой криптографии, квантовому распределению ключей и новым методам обеспечения безопасности данных. Рассматриваются перспективы применения квантовых технологий как инструмента Ushbu maqolada kvant hisoblash texnologiyalarining zamonaviy kiberxavfsizlik sohasiga ta’siri tahlil qilinadi. Kvant kompyuterlarining imkoniyatlari, ularning mavjud kriptografik algoritmlarga ta’siri va axborot xavfsizligiga yuzaga keltirishi mumkin bo‘lgan tahdidlar ko‘rib chiqiladi. An’anaviy shifrlash tizimlarining kvant hujumlariga nisbatan zaifligi, postkvant kriptografiya, kvant kalitlarni taqsimlash texnologiyalari va yangi himoya usullari yoritiladi. This article examines the impact of quantum computing technologies on modern cybersecurity. The capabilities of quantum computers, their potential effects on existing cryptographic algorithms, and emerging threats to information protection are analyzed. The paper focuses on the vulnerability of traditional encryption systems against quantum attacks, the development of post-quantum cryptography, quantum key distribution, and future approaches to secure information systems.
Коррозия металлов и сплавов остаётся одной из наиболее значимых научно-технических проблем современной промышленности, приводящей к существенным экономическим потерям, снижению надёжности оборудования и возникновению экологических и технологических рисков. Эффективное прогнозирование коррозионного поведения материалов требует понимания процессов, протекающих на атомном и электронном уровнях. Целью настоящей работы является анализ возможностей применения квантовых вычислений для моделирования коррозионных процессов и оценка перспектив их использования в коррозионной науке и материаловедении. Исследование выполнено в формате аналитического обзора публикаций в области вычислительной химии, квантовой информатики и электрохимической коррозии. Рассмотрены возможности и ограничения классических методов квантовой химии, включая теорию функционала плотности (DFT) и пост-хартри-фоковские подходы, а также современные квантовые алгоритмы: вариационный квантовый солвер собственных значений (VQE), квантовая оценка фазы (QPE), методы моделирования периодических систем и квантовая молекулярная динамика. Анализ показывает, что квантовые вычисления обладают потенциалом для более точного описания электронной структуры защитных оксидных и сульфидных плёнок, элементарных электрохимических реакций, процессов водородного охрупчивания и взаимодействия ингибиторов с металлической поверхностью. Выполнена оценка вычислительных ресурсов и возможных временных горизонтов практического применения квантовых технологий. Показано, что в ближайшей перспективе наиболее реалистичным направлением являются гибридные квантово-классические подходы, тогда как моделирование реалистичных коррозионных интерфейсов потребует развития отказоустойчивых квантовых систем. Полученные результаты позволяют определить перспективные направления использования квантовых вычислений для повышения точности прогнозирования коррозии и совершенствования технологий противокоррозионной защиты.
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.
В работе представлен краткий обзор современного состояния дел в области квантовых вычислений. В последние годы в этой сфере исследований наблюдается стремительный прогресс, в первую очередь в развитии экспериментальных методов управления состояниями многочастичных квантовых систем. В то же время, вопрос о практическом применении квантовых вычислений остается открытым. Наиболее перспективные направления, где такие приложения могут появиться уже в ближайшие годы – это решение задач квантовой химии, материаловедение, различные оптимизационные задачи. Большой интерес научной общественности вызывают современные экспериментальные работы по реализации различных квантовых алгоритмов с использованием квантовых процессоров промежуточного масштаба с десятками и сотнями кубитов – двухуровневых квантовых систем, которые являются основными логическими элементами квантового компьютера. Это хорошо видно по результатам библиометрического анализа, проведенного с помощью Google Scholar и ChatGPT. Экспериментальная реализация квантовых вычислений в настоящее время характеризуется соревнованием нескольких физических платформ, среди которой лидирует сверхпроводящая платформа, что было отмечено Нобелевской премией по физике в 2025 году. В то же время, альтернативные платформы – фотоны, ионы, нейтральные атомы – обладают рядом потенциальных преимуществ. Наиболее значимое направление развития экспериментальных квантовых вычислений в последние годы – это квантовая коррекция ошибок, которая должна увеличить глубину квантовых алгоритмов и позволить реализовать наиболее сложные универсальные квантовые алгоритмы. Основные принципы квантовой коррекции ошибок и реализации поверхностного кода, наилучшим образом соответствующего архитектуре современных квантовых процессоров, приведены в статье. На базе существующих сверхпроводящих квантовых процессоров реализован облачный доступ, позволяющий исследователям проводить как численное моделирование, так и эксперименты по реализации квантовых вычислений. Для этого широко используется ставшая де-факто стандартом библиотека IBM Qiskit. В качестве примера в работе приведена демонстрация элементов поверхностного кода квантовой коррекции ошибок, реализованная с помощью больших языковых моделей. This work presents a brief overview of the current state of quantum computing. In recent years, this field of research has seen rapid progress, primarily in the development of experimental methods for controlling the states of multiparticle quantum systems. At the same time, the question of the practical applications of quantum computing remains open. The most promising areas, where such applications may emerge in the coming years, include solving problems in quantum chemistry, materials science, and various optimization problems. Current experimental work on the implementation of various quantum algorithms using intermediate-scale quantum processors with tens and hundreds of qubits—two-level quantum systems that are the fundamental logical elements of a quantum computer—has generated considerable interest in the scientific community. This is clearly demonstrated by the results of a bibliometric analysis conducted using Google Scholar and ChatGPT. The experimental implementation of quantum computing is currently characterized by competition among several physical platforms, with the superconducting platform leading the way, a feat recognized by the 2025 Nobel Prize in Physics. At the same time, alternative platforms—photons, ions, and neutral atoms—offer a number of potential advantages. The most significant development in experimental quantum computing in future years is quantum error correction, which should increase the depth of quantum algorithms and enable the implementation of the most complex universal quantum algorithms. The basic principles of quantum error correction and the implementation of a surface code that best suits the architecture of modern quantum processors are presented in the article. Based on existing superconducting quantum processors, cloud access has been implemented, allowing researchers to conduct both numerical simulations and experiments on the implementation of quantum computing. The IBM Qiskit library, which has become the de facto standard, is widely used for this purpose. As an example, the paper presents a demonstration of elements of a surface code for quantum error correction, implemented using large language models.
Квантовые системы могут быть использованы для построения сенсоров физических полей. Наибольшей точности и чувствительности такие сенсоры достигают при их когерентном контроле. Холодные и ультрахолодные атомы являются перспективными для создания квантовых сенсоров инерциальных полей. Для создания транспортируемых квантовых сенсоров на основе нейтральных атомов перспективной является платформа атомного чипа, которая обладает меньшими размерами и энергопотреблением. Это позволит использовать её для размещения на борту летательных аппаратов, включая спутниковые системы. Дальнейшим её развитием является переход к гибридным атомно-оптическим чипам.
In recent years, quantum computing has attracted considerable attention due to its potential to solve complex problems inaccessible to classical computers. One of the priority areas of application of quantum algorithms is cryptographic analysis, since quantum computers are able to effectively crack widely used cryptosystems such as RSA and ECC. However, the development of quantum algorithms faces a number of difficulties related to optimizing their structure and parameters. This study examines the application of machine learning (ML) methods to improve the efficiency of quantum algorithms in cryptographic analysis tasks. To achieve this goal, hybrid quantum-classical approaches were used, combining the advantages of quantum computing and machine learning. Learning algorithms with and without a teacher were used to automatically adjust the parameters of quantum algorithms, including noise reduction and optimization parameters. The research was based on simulation of quantum operations on simulators and testing on real quantum processors. The use of machine learning methods made it possible to reduce the execution time of quantum algorithms by 20-30% while maintaining the accuracy of the result. In addition, learning optimization has reduced the need for quantum resources, such as the number of gates, which opens up opportunities for performing complex tasks on quantum devices with limited power. The use of such approaches has been demonstrated by the example of cryptographic analysis of the Shor algorithm. The results obtained show the effectiveness of integrating machine learning methods into the process of developing quantum algorithms. This opens up prospects for further research aimed at creating more powerful tools for cryptanalysis and other tasks. The study proves the feasibility of using machine learning to optimize quantum algorithms, improving their performance and expanding the scope of possible applications, including cryptographic analysis. В последние годы квантовые вычисления привлекают значительное внимание из-за своего потенциала решения сложных задач, недоступных классическим компьютерам. Одной из приоритетных областей применения квантовых алгоритмов является криптографический анализ, поскольку квантовые компьютеры способны эффективно взламывать такие широко используемые криптосистемы, как RSA и ECC. Однако разработка квантовых алгоритмов сталкивается с рядом трудностей, связанных с оптимизацией их структуры и параметров. В данном исследовании рассматривается применение методов машинного обучения (МО) для повышения эффективности квантовых алгоритмов в задачах криптографического анализа. Для достижения этой цели были использованы гибридные квантово-классические подходы, объединяющие преимущества квантовых вычислений и машинного обучения. Для автоматической настройки параметров квантовых алгоритмов, включая параметры шумоподавления и оптимизации, использовались алгоритмы обучения с учителем и без него. Исследование проводилось на основе моделирования квантовых операций на симуляторах и тестирования на реальных квантовых процессорах. Использование методов машинного обучения позволило сократить время выполнения квантовых алгоритмов на 20-30% при сохранении точности результата. Кроме того, оптимизация обучения снизила потребность в квантовых ресурсах, таких как количество вентилей, что открывает возможности для выполнения сложных задач на квантовых устройствах с ограниченной мощностью. Использование таких подходов продемонстрировано на примере криптографического анализа алгоритма Шора. Полученные результаты показывают эффективность интеграции методов машинного обучения в процесс разработки квантовых алгоритмов. Это открывает перспективы для дальнейших исследований, направленных на создание более мощных инструментов для криптоанализа и других задач. Исследование доказывает целесообразность использования машинного обучения для оптимизации квантовых алгоритмов, повышения их производительности и расширения сферы возможных приложений, включая криптографический анализ.