Аналіз семантичних образів у масивах текстових об'єктів за допомогою квантових обчислень

Проведено аналіз семантичних образів у масивах текстових об'єктів із використанням елементів квантового алгоритму Гровера. Показано, що реалізація квантових алгоритмів для деякого класу задач такого аналізу дає можливість експоненційно зменшити об'єм необхідної пам'яті та поліноміальн...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Математичні машини і системи
Date:2013
Main Author: Павлишенко, Б.М.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2013
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83797
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Аналіз семантичних образів у масивах текстових об'єктів за допомогою квантових обчислень / Б.М. Павлишенко // Мат. машини і системи. — 2013. — № 1. — С. 34-43. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Проведено аналіз семантичних образів у масивах текстових об'єктів із використанням елементів квантового алгоритму Гровера. Показано, що реалізація квантових алгоритмів для деякого класу задач такого аналізу дає можливість експоненційно зменшити об'єм необхідної пам'яті та поліноміально зменшити час виконання алгоритму у порівнянні із класичними алгоритмами внаслідок реалізації квантового паралелізму. Проведен анализ семантических образов в массивах текстовых объектов с использованием элементов квантового алгоритма Гровера. Показано, что реализация квантовых алгоритмов для некоторого класса задач такого анализа дает возможность экспоненциально уменьшить объем требуемой памяти и полиномиально уменьшить время выполнения алгоритма по сравнению с классическими алгоритмами в результате реализации квантового параллелизма. The analysis of semantic patterns in the text objects arrays using Grover algorithms elements has been performed. It is shown that implementation of quantum algorithms for some classes of problems gives the ability to decrease required memory exponentially and decrease the time of algorithm performance polynomial in comparison with the classical algorithms due to quantum parallelism.
ISSN:1028-9763