Архив статей журнала
Описана методика модификации моделирования квантового алгоритма, основанная на прямом (большого объема) матричном представлении квантовых операторов. Этот подход стабилен и точен, но требует размещения матриц оператора в памяти компьютера. Поскольку размер операторов растет экспоненциально, подход полезен для моделирования квантовых алгоритмов с относительно небольшим количеством кубитов (например, приблизительно 11 кубитов на типовом компьютере). Используя его, относительно просто смоделировать работу системы контроля качества решения и выполнить анализ достоверности. Более эффективный метод быстрого моделирования контроля качества основан на вычислении всех или части операторных матриц по мере необходимости на текущей вычислительной основе. Используя данный метод, можно избежать сохранения всех или части операторных матриц. В этом случае количество кубитов, которые могут быть смоделированы (например, количество входных кубитов или количество кубитов в регистре состояния системы), влияет на экспоненциальный рост числа операций, необходимых для вычисления результата матричных произведений, и на размер вектора состояния, выделяемого в памяти компьютера. В одном из вариантов применения этого подхода целесообразно моделировать до 19 или более кубитов на типичном настольном компьютере и даже больше на системе с векторной архитектурой. Из-за особенностей процессов адресации памяти и доступа к ней в типичном настольном компьютере (например, персональный компьютер на базе Pentium), когда количество кубитов относительно невелико, подход «вычисления по требованию», как правило, эффективнее, чем подход с прямым хранением. Подход «вычисления по требованию» выигрывает благодаря применению результатов детального изучения квантовых операторов и их структуры, что позволяет более эффективно вычислять матричные элементы. В работе рассмотрено эффективное моделирование алгоритма квантового поиска Гровера на примере компьютера с классической архитектурой.
В работе описана стратегия проектирования интеллектуальных систем управления на основе технологий квантовых и мягких вычислений. Представлен синергетический эффект квантовой самоорганизации робастной базы знаний, извлеченной из несовершенных баз знаний интеллектуального нечеткого регулятора. Разработанная технология повышает надежность интеллектуальных когнитивных систем управления в непредвиденных ситуациях управления, например, с различными типами взаимодействующих роботов. Наглядные примеры продемонстрировали эффективное внедрение схемы квантового нечеткого логического вывода в качестве готового программируемого алгоритмического решения для систем управления нижнего исполнительного уровня, встроенных в стандартную плату, а также квантовое превосходство квантового интеллектуального управления классическими объектами управления, расширяя тезис Фейнмана-Манина. Обсуждается корректная физическая интерпретация процесса управления самоорганизацией на квантовом уровне на основе квантовых информационно-термодинамических моделей обмена и извлечения квантовой (скрытой) ценной информации из/между классическими траекториями частиц в модели «рой взаимодействующих частиц». Продемонстрирован новый информационный синергетический эффект: из двух ненадежных баз знаний нечеткого регулятора в режиме реального времени создается робастная база знаний квантового нечеткого регулятора. Этот эффект имеет чисто квантовую природу и использует скрытую квантовую информацию, извлеченную из классических состояний. Обсуждаются основные физические и информационно-термодинамические аспекты модели квантового интеллектуального управления классическими объектами управления.
В работе рассматривается методология проектирования интеллектуальных когнитивных систем управления сложными динамическими системами. Кратко описаны информационные и термодинамические подходы, объединяющие однородным условием критерии динамической устойчивости, управляемости и робастности. Обозначены проблемы обучения и адаптации нечеткого регулятора, которые являются актуальными в современной теории управления. Многие существующие решения используют модели искусственных нейронных сетей, основанные на алгоритме обратного распространения ошибки, многослойной структуре Кохонена и т.д. К сожалению, подобные алгоритмы не гарантируют требуемого уровня надежности и точности управления в сложных и непредвиденных ситуациях. Предложено одно из решений проблемы разработки системы когнитивного управления. Оно заключается в поиске конструктивного решения задач проектирования баз знаний и интеллектуального робастного когнитивного управления в заданном проблемно-ориентированном приложении. Сравниваются различные типы регуляторов, в том числе интеллектуальный регулятор на основе эмоционального обучения мозга. Описаны преимущества проектирования робастных баз знаний на основе программно-алгоритмического комплекса Оптимизатор баз знаний (SCOptKBTM) на мягких вычислениях. Рассматривается одна из ключевых задач современной робототехники - разработка технологий когнитивного взаимодействия, позволяющих выполнять интеллектуальные функции управления за счет перераспределения знаний и управления на программном уровне. На практическом примере показана эффективность предложенной гибридной когнитивной системы управления, повышающей точность и надежность распознавания ментальных команд.