KVANT MUHITIDA MATNLI AXBOROT OQIMLARINI KODLASH: KVANT EMBEDDING USULLARI VA ULARNING SAMARADORLIGI TAHLILI
Raximov Rustamjon Tuxtayevich
Abstract
Ushbu maqolada matnli axborot oqimlarini kvant hisoblash muhitida kodlashning zamonaviy usullari – kvant embedding yondashuvlari tadqiq etiladi. Klassik NLP modellarining yuqori o'lchamli vektor fazosidagi hisoblash va xotira cheklovlarini bartaraf etish maqsadida kvant holatlar superpozitsiyasi va kvant o'lchovlaridan foydalaniladi. Amplitude encoding, angle encoding, basis encoding va tenzor ko'paytma encoding kabi usullar tahlil qilinib, ularning hisoblash murakkabligi, xotira sarfi va semantik reprezentatsiya sifatlari solishtiriladi. Taklif etilgan gibrid kvant-klassik model – Quantum embedding + Variational quantum circuit (VQC) yordamida AG News, IMDB Reviews va BBC News lardan oligan datasetlarda matn tasnifi amalga oshiriladi. Natijalar shuni ko'rsatadiki,burchak kodlash va VQC asosidagi model BERT kabi yirik klassik modellarga yaqin aniqlik ko'rsatkichlarini sezilarli darajada kam parametrlar (bir necha yuzlab) bilan ta'minlaydi. Shuningdek, kvant o'xshashlik tahlili fidelity me'yori orqali amalga oshirilib, semantik qidiruvda istiqbolli tezkorlik afzalligi namoyon bo'ladi. Tadqiqot natijalari kvant embedding texnologiyalarining amaliy matn tahlili tizimlariga integratsiyasi uchun asos yaratadi.