РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕРОЯТНОСТНОГО ДЕКОДЕРА ГЛУБОКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ КОДОВ СТАБИЛИЗАТОРА

Аннотация

В последнее время наблюдается стремительный рост интереса к квантовым компь- ютерам. Их работа основана на использовании для вычислений таких квантово- механических явлений, как суперпозиция и запутывание для преобразования входных данных в выходные, которые реально смогут обеспечить эффективную производительность на 3–4 порядка выше, чем любые современные вычислительные устройства, что позволит решать перечисленные выше и другие задачи в натуральном и ускоренном масштабе вре- мени. Данная работа является исследованием влияния среды на квантовую систему куби- тов и результаты ее выполнения. Разработан вероятностный декодер глубокой нейронной сети для кодов стабилизатора. Проанализированы и рассмотрены вопросы исправления ошибок для трехбитового кода без декодирования состояния. Актуальность данных иссле- дований заключается в математическом и программном моделировании и реализации кор- ректирующих кодов для исправления нескольких видов квантовых ошибок в рамках разра- ботки и выполнения квантовых алгоритмов для решения классов задач классического ха- рактера. Научная новизна данного направления выражается в исключении одного из не- достатков квантового вычислительного процесса. Научная новизна данного направления в первую очередь выражается в постоянном обновлении и дополнении поля квантовых ис- следований по ряду направлений.

Список литературы

Скачивания

Опубликовано:

2021-12-24

Номер:

Раздел:

РАЗДЕЛ II. АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

Ключевые слова:

Моделирование, квантовый алгоритм, кубит, модель квантового вычислителя, запутывание, суперпозиция, квантовый оператор