Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Sawerwain, Marek" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Recommendation systems with the quantum k-NN and Grover algorithms for data processing
Autorzy:
Sawerwain, Marek
Wróblewski, Marek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330538.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
quantum k-NN algorithm
recommendation system
Grover algorithm
big data
kwantowy algorytm k-NN
system rekomendujący
algorytm Grovera
duży zbiór danych
Opis:
In this article, we discuss the implementation of a quantum recommendation system that uses a quantum variant of the k-nearest neighbours algorithm and the Grover algorithm to search for a specific element in an unstructured database. In addition to the presentation of the recommendation system as an algorithm, the article also shows the main steps in construction of a suitable quantum circuit for realisation of a given recommendation system. The computational complexity of individual calculation steps in the recommendation system is also indicated. The verification of the correctness of the proposed system is analysed as well, indicating an algebraic equation describing the probability of success of the recommendation. The article also shows numerical examples presenting the behaviour of the recommendation system for two selected cases.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 1; 139-150
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Basic quantum circuits for classification and approximation tasks
Autorzy:
Wiśniewska, Joanna
Sawerwain, Marek
Obuchowicz, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838166.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
quantum circuits
data classification
supervised learning
qubits
qudits
układ kwantowy
klasyfikacja danych
uczenie nadzorowane
kubit
Opis:
We discuss a quantum circuit construction designed for classification. The circuit is built of regularly placed elementary quantum gates, which implies the simplicity of the presented solution. The realization of the classification task is possible after the procedure of supervised learning which constitutes parameter optimization of Pauli gates. The process of learning can be performed by a physical quantum machine but also by simulation of quantum computation on a classical computer. The parameters of Pauli gates are selected by calculating changes in the gradient for different sets of these parameters. The proposed solution was successfully tested in binary classification and estimation of basic non-linear function values, e.g., the sine, the cosine, and the tangent. In both the cases, the circuit construction uses one or more identical unitary operations, and contains only two qubits and three quantum gates. This simplicity is a great advantage because it enables the practical implementation on quantum machines easily accessible in the nearest future.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 4; 733-744
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies