Article

Article title PERFORMANCE A FULL FACTORIAL EXPERIMENT FOR THE CHARACTERISTICS MODELS OF QUANTUM CALCULATORS
Authors V.P. Guzik, S.M. Gushansky, V.S. Potapov
Section SECTION I. ARCHITECTURE, MODELS AND TOOLS FOR INFORMATION SYSTEMS
Month, Year 03, 2015 @en
Index UDC 004.032
DOI
Abstract This article has highlighted the main features of the existing models of quantum calculators necessary for their successful work. Was also carried out and described in detail the full factorial experiment for the characteristics of the models using the method of fractional replicas. As part of the experiment was the matrix of the experiment, the mathematical model with corresponding linear regression equation. Were treated with the experimental data by regression analysis, F-Fisher criterion, analysis of random error parameters a, b and correlation coefficient rxy, Т-Student statistical criteria and the Durbin-Watson, whereby steam using linear correlation determination rxy and R2 proved high enough for a 14-factorial experiment onnectivity characteristics of quantum models of calculators. We also analyzed the relationship between private twin characteristics. Development of the simulation of quantum calculators in the quantum world is a great importance in the development of quantum computers, because without quantum computer simulation proto-typing model becomes difficult. We also consider a number of other equally important reasons for urgency topics: – developed quantum model will clearly see the strengths and weaknesses of the model, as well as to improve it in the future; – has not yet created a quantum computer, the only possibility of practical study of quantum computing - simulation of the quantum computer on a classical or use different elements of physics and chemistry in not typical for these conditions and directions; – in the case of a quantum computer simulation of its prototype will be a visual aid for understanding the basic processes and phenomena that have made it possible to create it; – developed quantum model and its proven benefits allow easier to attract investment in the physical creation and improvement of a quantum computer.

Download PDF

Keywords Modeling; quantum computing; model; module; qubit; calculator; model of quantum computer; open systems.
References 1. Планирование эксперимента // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Планирование эксперимента (дата обращения: 13.03.2015).
2. Полный факторный эксперимент // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ Полный факторный эксперимент (дата обращения: 13.03.2015).
3. Mathematical model // URL: http://www.sciencedaily.com/ articles/m/mathematical_ model.htm (дата обращения: 13.03.2015).
4. Адекватность модели // URL: http://samlib.ru/w/walxd_w_w/ adekwatnostxmodeli.shtml (Дата обращения: 13.03.2015).
5. Models of Quantum Computation // URL: http://tph.tuwien.ac.at/ ~oemer/doc/quprog/node9.html (дата обращения: 13.03.2015).
6. Quantumgate // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_gate (дата обращения: 13.03.2015).
7. Модульная структура // URL: http://www.ngpedia.ru/id490497p1.html (дата обращения: 13.03.2015).
8. Windows // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Windows (дата обращения: 13.03.2015).
9. What is linux // URL: http://www.linuxfoundation.org/what-is-linux (дата обращения: 13.03.2015).
10. Qubit // URL: http://whatis.techtarget.com/definition/qubit (дата обращения: 13.03.2015).
11. Cross-platform // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-platform (дата обращения: 13.03.2015).
12. Open architecture // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Open_architecture (дата обращения: 13.03.2015).
13. Quantumcircuit // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_circuit (дата обращения: 13.03.2015).
14. Основы линейной регрессии // URL: http://www.statistica.ru/theory/ osnovy-lineynoy-regressii/ (дата обращения: 13.03.2015).
15. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. – М.: Наука, 1965. – 283 с.
16. Хамханов К.М. Основы планирования эксперимента. Методическое пособие. – ВСГТУ, 2001. – С. 23-25.
17. Уравнение регрессии // URL: http://dic.academic.ru/dic.nsf/socio/4355/УРАВНЕНИЯ (дата обращения: 13.03.2015).
18. Диаграмма рассеяния // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Диаграмма_рассеяния (дата обращения: 13.03.2015).
19. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Финансы и статистика,1986. – 106 с.
20. Пак Т.В., Еремеева Я.И. Эконометрика. Учебное пособие. – Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 2009. – 70 с.
21. Fisher's linear discriminant // URL: http://compbio.soe.ucsc.edu/ genex/genexTR2html/node12.html (дата обращения: 13.03.2015).
22. T-Критерий Стьюдента // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/T-Критерий_Стьюдента (date of access: 03.13.2015).
23. Durbin–Watson statistic // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Durbin–Watson_statistic (дата обращения: 13.03.2015).
24. Гузик В.Ф., Гушанский С.М., Потапов В.С. Планирование эксперимента по нахождению оптимальной модели квантового вычислителя // Актуальные вопросы технических наук в современных условиях: сборник статей Международной научно-практической конференции (14 января 2015 г. 2014 г., г. Санкт-Петербург). – С. 49-53.
25. Quantum process // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_ process (дата обращения: 13.03.2015).

Comments are closed.