Детальная информация

Данная работа посвящена исследованию, реализации и анализу производительности алгоритма градиентного спуска на квантовом компьютере. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) анализ и выбор квантового устройства; 2) реализация алгоритма градиентного спуска с использованием квантовых вычислений; 3) сравнение классического и квантового алгоритмов; 4) реализация квантовой нейронной сети; 5) сравнение классической и квантовой сетей. В результате работы исследованы квантовый компьютер, возможность его применения для быстрого и эффективного решения задач с использованием метода градиентного спуска. Также в качестве эксперимента была реализована и продемонстрирована квантовая нейронная сеть по распознаванию рукописных цифр на изображении. Результат работы можно использовать с целью ознакомления с технологией квантовых вычислений, а также для анализа их эффективности на данном этапе развития.

This work is devoted to the research, implementation and analysis of the performance of the gradient descent algorithm on a quantum computer. The research set the following goals: 1) analysis and selection of a quantum device; 2) implementation of the gradient descent algorithm using quantum computing; 3) comparison of classical and quantum algorithms; 4) implementation of a quantum neural network; 5) comparison of classical and quantum networks. As a result of the work, a quantum computer and the possibility of its application for fast and efficient problem solving using the gradient descent method are investigated. Also, as an experiment, a quantum neural network for recognizing handwritten digits in an image was implemented and demonstrated. The result of the work can be used to familiarize with the technology of quantum computing, as well as to analyze their effectiveness at this stage of development.