(untitled) (Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies, 2025)
Бұл зерттеу кванттық есептеуді классикалық машинамен оқыту әдістерімен біріктіруді зерттейді, ол деректерді жіктеу тапсырмаларын жақсарту үшін кванттық нейрондық желілер (QNN) және параметрленген кванттық схемаларды (PQC) қолданады. Гибридтік әдіс кванттық және классикалық жүйелердің артықшылықтарын пайдалана отырып, деректерді өңдеудің тиімділігі мен дәлдігін арттырады. Осы модельде деректер амплитуда кодтауын пайдаланып, кубиттерге кодталады, мұнда енгізу векторлары кванттық күйлердің амплитудаларымен көрсетіледі. QNN кубиттерді Адамар гейттерін пайдаланып суперпозиция күйіне орналастыру арқылы іске қосылады, одан кейін параметрленген бұрыштық есіктер көмегімен деректер кодталады, олар классикалық деректерді бұрыштық айналымдар арқылы кванттық күйлерге түрлендіреді. PQC кванттық кеңістікте деректерді өңдеу үшін параметрленген кванттық операциялар қабаттарын қолдана отырып, негізгі рөл атқарады. Осы параметрлер оқыту процесі кезінде оңтайландырылып, градиенттік түсу әдісін пайдаланып, болжанған кванттық күйлер мен шын класс белгілері арасындағы қатені минимизациялайтын квадраттық шығын функциясы қолданылады. MNIST деректер жиынтығында жүргізілген тәжірибелер гибридті кванттық-классикалық нейрондық желінің (QCNN) PQC пайдалануымен 95%-дан астам жіктеу дәлдігін көрсететінін дәлелдейді, бұл оның машинамен оқыту қосымшаларындағы әлеуетін көрсетеді. Нәтижелер кванттық есептеуді классикалық машинамен оқытуға біріктіру күрделі деректерді талдау тапсырмаларындағы өнімділікті арттыратынын дәлелдейді, себебі кванттық күй кеңістігінің экспоненциалды өсуі және кванттық жүйелердің параллелизмі бар, осылайша гибридтік модельдер компьютерлік көру және жіктеу тапсырмаларына үміт артады.