Квантовые Алгоритмы Машинного Обучения - Математические Основы И Перспективы Применения
Year: 2025
Type: article
Abstract: Статья посвящена всестороннему анализу современных квантовых алгоритмов машинного обучения, раскрывающему их математические основы и уникальные перспективы практического применения. Описаны фундаментальные принципы синтеза квантовых вычислений и искусственного интеллекта, позволяющие решать высоко размерные задачи оптимизации и классификации значительно быстрее, чем классические алгоритмы. Особое внимание уделяется описанию механизмов квантовой суперпозиции и запутанности для усовершенствования процессов обучения. Приведены результаты актуальных исследований, иллюстрирующие реальные возможности технологий, а также очерчены перспективы интеграции квантовых систем в различные отрасли — от биоинформатики до кибербезопасности. Материал представляет особую ценность для специалистов, занимающихся исследованием перехода к новой парадигме машинного обучения. Ключевые слова: квантовые вычисления, машинное обучение, искусственный интеллект, математические модели, суперпозиция, запутанность, квантовая оптимизация, междисциплинарные технологии, перспективы внедрения
Author: Дуплей, Максим Игоревич
Language: English
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7106817656
FWCI:
Cites:
Cited by:
Related to: