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
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  quantum annealing
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The time complexity of solving the QUBO problem depends mainly on the number of logical variables in the problem. This paper focuses mainly on finding a system of equations that uniquely defines the Sbox of the AES cipher and simultaneously allows us to obtain the smallest known optimization problem in the QUBO form for the algebraic attack on the AES cipher. A novel method of searching for an efficient system of equations using linear-feedback shift registers has been presented in order to perform that task efficiently. Transformation of the AES cipher to the QUBO problem, using the identified efficient system, is presented in this paper as well. This method allows us to reduce the target QUBO problem for AES- 128 by almost 500 logical variables, compared to our previous results, and allows us to perform the algebraic attack using quantum annealing four times faster.
EN
in various recent research, there may still be challenges in achieving acceptable performance using quantum computers for solving practical problems. Nevertheless, we demonstrate promising results by using the recent advent of the D-Wave Advantage quantum annealer to train and test a Restricted Boltzmann Machine for the well studied MNIST dataset. We compare our new model with some tests executed on the previous D-Wave 2000Q system and show an improved image classification process with a better overall quality. In this paper we discuss how to enhance often timeconsuming RBM training processes based on the commonly used Gibbs sampling using an improved version of quantum sampling. In order to prevent overfitting we propose some solutions which help to acquire less probable samples from the distribution by adjusting D-wave control and embedding parameters. Finally, we present various limitations of the existing quantum computing hardware and expected changes on the quantum hardware and software sides which can be adopted for further improvements in the field of machine learning.
EN
The paper is based on a thesis with the same title. The purpose of this thesis is to analyse D-Wave devices using quantum effects. The research focuses on demonstrating the advantages and disadvantages of a company moving away from the circuit model in its computers. The subject of the research is the used adiabatic model of quantum computing based on the mechanism of quantum annealing. The research is based on publicly available, comprehensive documentation of D-Wave Systems. On the basis of scientific papers, conferences and information contained in websites, controversies, disadvantages and advantages of the solutions adopted have been described.
PL
Artykuł powstał na podstawie pracy dyplomowej o takim samym tytule. Celem pracy jest analiza urządzeń firmy D-Wave wykorzystujących efekty kwantowe. Badania skupiają się na wykazaniu wad oraz zalet odejścia przez przedsiębiorstwo od modelu obwodowego w swoich komputerach. Przedmiotem badań jest wykorzystywany adiabatyczny model obliczeń kwantowych bazujący na mechanizmie kwantowego wyżarzania. Badania opierają się na publicznie udostępnionej, obszernej dokumentacji firmy D-Wave Systems. Na podstawie artykułów naukowych, konferencji oraz informacji zawartych w serwisach internetowych opisane zostały kontrowersje, wady oraz zalety przyjętych rozwiązań.
PL
W artykule opisano ostatnie realizacje komputerów kwantowych firmy D-Wave.
EN
Last realizations of quantum computers D-Wave are discussed.
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.