Квантовое машинное обучение и оптимизация для 10-11 классов

О.С. Басаргин. 2025 год.

Введение

Квантовые вычисления могут ускорить задачи машинного обучения, особенно в обработке больших данных и оптимизации. В этой статье разберём принципы квантового машинного обучения (QML), его связь с Сфиральной моделью и примеры программирования.

1. Как квантовые вычисления помогают в машинном обучении?

•       Суперпозиция позволяет обрабатывать множество состояний одновременно.

•       Запутанность улучшает обучение нейросетей за счёт нелокальных связей.

•       Квантовая интерференция ускоряет поиск оптимальных параметров моделей.

2.   Квантовые нейросети и сфиральная топология

•       Кубиты заменяют классические нейроны, храня информацию в многомерных состояниях.

•       S-образные переходы позволяют моделировать сложные связи между слоями нейросети.

•       Запутанность создаёт нелокальные корреляции между входными и выходными данными.

3.   Код для простого квантового машинного обучения

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute

# Создаём простую квантовую нейросеть qc = QuantumCircuit(2, 1) qc.h(0)  # Суперпозиция qc.cx(0, 1)  # Запутанность qc.measure(1, 0)

# Запуск симуляции

simulator = Aer.get_backend('aer_simulator') job = execute(qc, simulator) result = job.result() print(result.get_counts())

1

4.   Связь с Сфиральной моделью

•       Витки сфирали могут описывать многослойные архитектуры квантовых нейросетей.

•       S-образные переходы моделируют переходные состояния в обучении.

•       Запутанность можно рассматривать как нелокальную передачу информации между слоями.

5.   Итоги и задания

•       Какие преимущества у квантовых нейросетей перед классическими?

•       Запустите код и объясните, как суперпозиция влияет на результаты.

•       Как сфиральная топология может оптимизировать машинное обучение?

Следующая тема: квантовые симуляции физических процессов для 1011 классов.

2