Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/3830
Назва: Дослідження можливостей квантового програмування для реалізації задач машинного навчання
Автори: Загородько, Павло Володимирович
Ключові слова: квантові обчислення
квантове програмування
інженерія квантового програмного забезпечення
квантово покращене машинне навчання
Дата публікації: чер-2020
Бібліографічний опис: Загородько П. В. Дослідження можливостей квантового програмування для реалізації задач машинного навчання : кваліфікаційна робота студента групи І-16, ступінь вищої освіти «бакалавр» спеціальності 014.09 Середня освіта (інформатика) / Загородько Павло Володимирович ; [науковий керівник : Семеріков Сергій Олексійович] ; Міністерство освіти і науки України, Криворізький державний педагогічний університет, фізико-математичний факультет, кафедра інформатики та прикладної математики. - Кривий Ріг, 2020. - 42 с.
Короткий огляд (реферат): Традиційно квантові обчислення визначаються як тип некласичних обчислень, що використовує квантові стани субатомних частинок, які представляють дані у квантових бітах (кубітах). До зчитування даних з кубіту він зберігає усі можливі значення одночасно в стані суперпозиції. Кубіти можуть бути пов’язані один з одним властивістю заплутаності. Квантові алгоритми маніпулюють пов’язаними кубітами в їх невизначеному (заплутаному стані), потенційно надаючи можливість розв’язувати задачі з величезною комбінаторною складністю, досягнувши «квантового панування». На поточний момент обчислювальні пристрої, здатні виконувати квантові обчислення (квантові комп’ютери), для споживачі обчислювальних послуг доступні за моделлю QCaaS (quantum computing as a service – квантові обчислення як послуга). Станом на червень 2020 року максимальна кількість кубітів, доступних для одночасного використання, не перевищує 60, що суттєво менше за кількість, необхідну для досягнення «квантового панування». Це породжує проблему дослідження можливостей квантового програмування для реалізації задач машинного навчання, а саме – застосування алгоритмів машинного навчання, реалізованих мовою квантового програмування, для аналізу традиційних даних, та порівняння продуктивності квантових і фон- немайновських реалізацій на сучасному етапі їх розвитку. Мета дослідження – виконати порівняльний аналіз реалізації алгоритмів квантово покращеного машинного навчання, реалізованих мовою квантового програмування. Для досягнення мети дослідження були поставлені такі завдання: 1. Проаналізувати засоби інженерії квантового програмного забезпечення з метою вибору засобу, доцільного для реалізації задач машинного навчання. 2. Розглянути квантово покращені алгоритми машинного навчання. 3. Виконати порівняльний аналіз ефективності квантово покращених і традиційних алгоритмів машинного навчання. Об’єкт дослідження – інженерія квантового програмного забезпечення. Предмет дослідження – алгоритми машинного навчання, реалізовані мовами квантового програмування. Методи дослідження: аналіз джерел та програмного забезпечення з метою визначення стану розв’язання проблеми дослідження та добору засобів реалізації алгоритмів квантово покращеного машинного навчання, методи інженерії квантового програмного забезпечення (проектування, розробка, тестування) для досягнення мети дослідження. Практичне значення одержаних результатів полягає у порівняльному аналізі ефективності квантово покращених і традиційних алгоритмів машинного навчання на платформі IBM Q Experience.
Опис: Робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел (116 найменувань) та трьох додатків. Науковий керівник - доктор педагогічних наук, професор Семеріков Сергій Олексійович.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/3830
Розташовується у зібраннях:Кафедра інформатики та прикладної математики (кваліфікаційні)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Zahorodko_Pavlo_V_QC_thesis.pdfThesis678.67 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.