Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This paper shows a simple computational scheme for determining whether a particular quantum state in a specific form is separable across two given sets of qubits. That is, given a set of qubits partitioned into two, it answers the question: does the original state have a separable form as a tensor product of some two other states, which are set up of the two given subsets of qubits?
PL
Niniejszy artykuł prezentuje prosty algorytm obliczeniowy na określanie, czy dany stan kwantowy, w pewnej szczególnej postaci, jest rozkładalny wg zadanego podziału zbioru kubitów na dwie części. Tak więc, mając podzielony zbiór kubitów na dwa, odpowiadamy na pytanie: czy oryginalny stan kwantowy ma postać rozkładalną jako iloczyn tensorowy pewnych dwóch innych stanów kwantowych, które zostały utworzone w oparciu o kubity z każdego z dwóch w/w podzbiorów?
2
Content available Modelling quantum register disentanglement
EN
Implementing quantum-inspired algorithms on classical computers suffers trade-off between the necessity of saving operational memory and the amount of memory necessary to fully represent a quantum state with possible entanglement. The latter is well known to consume the memory exponentially in the number of qubits. This paper sketches out the idea on how to reduce significantly the amount of necessary memory while distorting the entanglement moderately or not at all. At present, considered are real nonnegative probability amplitudes.
PL
Implementacja kwantowo-inspirowanych algorytmów na komputerach klasycznych musi godzić sprzeczność pomiędzy koniecznością oszczędzania pamięci operacyjnej a ilością pamięci potrzebnej na reprezentację stanu kwantowego z potencjalnym splątaniem. Wiadomo, że to ostatnie pochłania zasoby pamięciowe w ilości wykładniczej wraz ze wzrostem liczby kubitów. Niniejszy artykuł zarysowuje ideę istotnej redukcji potrzebnych zasobów pamięciowych, zniekształcającej przy tym reprezentację oryginalnego stanu tylko nieznacznie lub wcale. W chwili obecnej, rozważane są nieujemne rzeczywiste amplitudy prawdopodobieństwa.
EN
A new type of graph is introduced, the grammar graph. The possibility of assigning labels to each node in such a graph extends it to the grammar net. The grammar net should be considered as a new graphical tool that helps in an analysis of whether a particular sentence belongs to a given context-sensitive grammar. Another concept, the derivation net, closely related to the grammar graph and of a similar structure, will be used to show an algorithm that is able to decide that some sentences do not belong to a language generated by a context sensitive grammar, while leaving others as a candidate members of it. 
PL
W artykule wprowadzony został nowy rodzaj grafu – graf gramatyczny. Możliwość przypisywania etykiet do węzłów daje rozszerzenie do tzw. sieci gramatycznej. Sieć gramatyczną należy traktować jako nowe narzędzie graficzne w analizie przynależności zdań do danego języka kontekstowego. Inna koncepcja, sieć wywodu, ściśle związana z grafem gramatycznym i o podobnej strukturze, została wykorzystana do pokazania algorytmu, który potrafi wstępnie wyselekcjonować niektóre zdania nienależące do danego języka generowanego przez gramatykę kontekstową, pozostawiając inne jako potencjalnie w nim zawarte.
EN
This paper concerns the problem of discovering an unknown grammar from a text sample. The discovering methods are formulated as optimisation problems based on a binary representation of context-sensitive grammars. The representation starts with a longest possible vector of bits to, finally, make it more compact so as to be usable in practical applications. For the sake of simplicity, considered are only noncontracting (length-preserving) grammars of order 2, excluding productions of the form P: A→ B and those deriving the empty string, i.e P: A → ε.
PL
Niniejszy artykuł dotyczy problemu odkrywania nieznanej gramatyki z próbki tekstu. Metody odkrywania zostały sformułowane jako zadania optymalizacyjne oparte na binarnej reprezentacji gramatyk kontekstowych. Reprezentacja ta, początkowo jako najdłuższy możliwy wektor bitów, ostatecznie została skrócona do zwięzłej postaci, nadającej się do wykorzystania praktycznego. Dla uproszczenia uwzględniono tylko gramatyki nieskracające rzędu 2, z wyłączeniem produkcji postaci P: A→ B i tych wyprowadzających łańcuch pusty, tj. P: A → ε.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.