Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/10408
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСкакаліна, О.В.-
dc.date.accessioned2022-04-03T17:53:53Z-
dc.date.available2022-04-03T17:53:53Z-
dc.date.issued2022-01-
dc.identifier.urihttp://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/10408-
dc.descriptionSkakalina E.V. Implementation of the quantum genetic algorithm in the environment Python / E.V. Skakalina // SWorldJournal. – 2022. – Issue 11, Part 1. – P. 85-93. – DOI: 10.30888/2663-5712.2022-11-01-072uk_UA
dc.description.abstractIn modern conditions of total digitalization of the entire world economy, the development of quantum algorithms is one of the topical areas of research. The advantage of quantum algorithms is to reduce the problem solving time by parallelizing operations by generating entangled quantum states and then using them. This advantage (quantum acceleration) is the most advantageous in solving the problem of modeling the dynamics of complex systems and enumerating mathematical problems. The island model of genetic algorithms gives a significant advantage in determining the computational load due to parallelization at the level of the main algorithm. Therefore, research into the possibilities of a quantum genetic algorithm is essential for solving many complex problems.uk_UA
dc.description.abstractВ сучасних умовах тотальної цифровізації всієї світової економіки розробка квантових алгоритмів є одним із актуальних напрямів досліджень. Перевага квантових алгоритмів полягає в тому, щоб скоротити час вирішення проблеми шляхом розпаралелювання операцій шляхом генерування заплутаних квантових станів, а потім їх використання. Ця перевага (квантове прискорення) є найбільш вигідною при вирішенні задачі моделювання динаміки складних систем і перерахування математичних задач. Острівна модель генетичних алгоритмів дає значну перевагу при визначенні обчислювального навантаження за рахунок розпаралелювання на рівні основного алгоритму. Тому дослідження можливостей квантового генетичного алгоритму є суттєвим для вирішення багатьох складних завдань.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherAcademy of Economics named after D.A. Tsenov Bulgaria jointly with SWorlduk_UA
dc.subjectquantum programminguk_UA
dc.subjectgenetic algorithmsuk_UA
dc.subjectqubituk_UA
dc.subjectsimulatoruk_UA
dc.subjectAmadar operatoruk_UA
dc.subjectквантове програмуванняuk_UA
dc.subjectгенетичні алгоритмиuk_UA
dc.subjectкубітuk_UA
dc.subjectсимуляторuk_UA
dc.subjectоператор Амадараuk_UA
dc.titleImplementation of the quantum genetic algorithm in the environment Python = Реалізація квантово-генетичного алгоритму в середовищі Pythonuk_UA
dc.typeBook chapteruk_UA
dc.typeМонографіїuk_UA
dc.identifier.udc004.621.8-
Розташовується у зібраннях:Кафедра комп'ютерних та інформаційних технологій і систем

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Скакаліна_Болгарія_№ 11-01 (2022).pdfстаття2.43 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


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