23 февраля 2016г.
Введение. Планирование эксперимента [1] — это комплекс мероприятий, направленных на эффективную постановку опытов. Данная работа будет посвящена проведению полного факторного эксперимента моделей квантовых вычислителей, анализ их адекватности с точки зрения наличия у них определенных параметров. Также оценим связность некоторых характеристик этих моделей. Планирование эксперимента включает:
1. Выдвижение целей эксперимента, его визуального описания.
2. Конкретизация условий выполнения эксперимента.
3. Выбор вида испытаний.
4. Определение входных и выходных показателей на основе сбора и анализа предварительной (априорной) информации.
5. Написание плана эксперимента и его проведение — число и порядок опытов, способ сбора, хранения и документирования полученных данных.
6. Статистическая обработка результатов эксперимента, построение математической модели поведения исследуемых характеристик.
7. Объяснение полученных результатов.
Цель исследования. Цель исследования заключается в том, чтобы создать некий образ (модель) квантового вычислителя [2] с различными типовыми решениями (элементами), стремящийся к идеалу, и позволить пользователям самим строить под свои потребности систему. Достижение этой цели позволит устранить обозначенные проблемы. Кроме того, выбирая «блоки» для своей системы, пользователь в случае необходимости сможет их поменять (подстроить под изменившиеся требования), что сделает модель гибкой.
Объект исследования. Для удобства разработки, модификации, портируемости вычислителя, связи с языками программирования и средами разработки он имеет многослойную архитектуру:
1. Ядро - это компонент, который содержит в себе всѐ необходимое для моделирования кубит [3] (квантового регистра [4]) и набора операций (гейтов [5]), которые применяются к данным кубита.
Ядро эмулятора осуществляет эмуляцию одного квантового регистра с помощью его вектора состояния, реализацию произвольных одно- и двухкубитовых вентилей, предоставляет функции для чтения и записи как для регистра, так и для его отдельных кубитов. В отладочных целях имеется доступ непосредственно к вектору состояния. Для облегчения работы с ядром имеются функции, реализующие конкретные, одно- и двухкубитовые вентили. В настоящее время реализованы все функции ядра и основные квантовые вентили. Библиотека написана на языке Си и допускает как статическую, так и динамическую компоновку с программами пользователя.
2. Библиотека базовых квантовых алгоритмов включает реализацию наиболее часто используемых рутинных квантовых алгоритмов, например, квантового фурье-преобразования (QFT).
3. Интерфейсы для языков программирования дают возможность использования ядра эмулятора с уже существующими языками, средами разработки и библиотеками без его доработки и перекомпиляции.
Моделирования квантовых вычислений требует специализированного программного обеспечения, которое позволит легко эмулировать выбранную квантовую схему. Примером реализации программного обеспечения, удовлетворяющего таким условиям, является написанный на языке Фортран с
использованием MPI набор программ QCMPI. Он представляет собой не что иное, как большой выбор операторов: оператор Паули, преобразование Адамара, контролируемое отрицание, фазовый сдвиг, квантовое преобразование Фурье и др.
Проведение полного факторного эксперимента для конкретной задачи. Полный факторный эксперимент (ПФЭ) [6] – это объединение воедино ряда измерений, которые подчиняются следующим условиям:
· Число измерений составляет 2n, где n – количество факторов, 2 – число уровней;
· Каждый фактор принимает только два значения – верхнее и нижнее;
· В процессе измерения верхние и нижние значения факторов комбинируются во всех возможных сочетаниях.
В задачах, связанных с практическим характером, часто требуется не только создать, построить математическую модель некоторой системы, но и одновременно оценить ее характеристики и параметры с помощью численных значений. Очень часто построение модели, независимо от своей области деятельности и функциональной направленности, не может быть успешно выполнено без проведения ряда экспериментов, проводимых над такими моделями. В общем случае отклик модели описывается функцией из переменных вида:
Математическая модель
позволяет выделить для исследования наиболее
важные свойства модели, абстрагируясь от его несущественных характеристик. Часто моделирование позволяет сформулировать новые гипотезы и получить
новые знания о модели,
которые при ее исследовании были недоступны.
Матрица эксперимента. Выделим 2 важных фактора
(характеристики), влияющих
на успешную работу модели квантового вычислителя.
Таблица 1
Факторы эксперимента
№
|
Факторы
|
Значения (верхние и нижние
-1, +1)
|
1.
|
Исходное количество гейтов
|
6-20
|
2.
|
Ограничение по количеству кубит
|
2-32
|
В таблице выше описаны
не только факторы,
но и их пограничные значения.
В планировании эксперимента сложившейся практикой
является использование кодированных значений факторов: +1 и –1. Параметры
эксперимента можно записать
в виде таблицы, где строки – это опыты, а столбцы – значения факторов. Будем называть
такие таблицы матрицами планирования эксперимента. Число измерений
в данном случае будет
составлять 22.
Полагая, что линейная модель
процесса имеет вид:
y = a0 + a1 ∗ x1 + a2 ∗ x2
На основании полученных результатов можно
составить систему
четырѐх
уравнений с
двумя переменными:
В матрице
эксперимента второй
и третий столбцы представляют собой значения факторов,
четвѐртый столбец – значения отклика
системы, а первый столбец содержит единицы, соответствующие единичным коэффициентам свободного члена модели
Решение системы. Чтобы облегчить решение системы,
проведѐм нормировку факторов. Верхним значениям факторов
присвоим нормированное значение
+1, нижним значениям – нормированное значение
–1, среднему значению – нормированное значение
0.
Тогда,
4a0= 25 + 50 + 75 + 100 = 250. Тогда a0 = 52,5. Чтобы найти a1 изменим знак на противоположный во всех нечетных
строках, тогдаa1 = 12,5 и a2 = 25.
Таким образом, линейная
модель технологического процесса
в окрестностях точки (13;17)
имеет вид 𝐲=𝟓𝟐,𝟓+𝟏𝟐,𝟓∗𝐱𝟏+𝟐𝟓∗𝐱𝟐 Но эта модель состоит из нормированных факторов, и чтобы получить реальные значения необходимо вернуться к ненормированным. Окончательно получаем модель в естественных координатах: 𝐲=𝟏+𝟏,𝟕𝟖𝟔∗𝐱𝟏+𝟏,𝟔𝟔𝟕∗𝐱𝟐
Постановка задачи регрессионного анализа. Регрессионный анализ — метод статистического изучения зависимости одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Рассчитаем средние (промежуточные) данные, требуемые для составления СЛАУ, с помощью которой определяются коэффициенты уравнения регрессии методом наименьших квадратов.
Искомое уравнение регрессии 𝐲=𝟑,𝟏𝟓+𝟏,𝟓∗𝐱𝟏+𝟏,𝟔∗𝐱𝟐
Зависимость (связь) между переменными весьма тесная.
Результаты эксперимента и их обсуждение. Индекс
детерминации используют для характеристики качества уравнения регрессии. Чем больше
R2, тем большая часть дисперсии результативного признака (y) объясняется уравнением регрессии и тем лучше уравнение регрессии описывает исходные данные.
Такое высокое значение (0,96)
показывает правильность выбора пары факторов.
Остальные же 0,04% объясняется влияние других
факторов на взаимодействие данных
характеристик.
Средняя ошибка аппроксимации:
Общее суждение о качестве модели высокое (полученный критерий намного ниже максимально допустимых значений: 12-15 %).
Заключение.
В данной работе,
были рассмотрены характеристики традиционных моделей квантовых
вычислителей. Также был проведен полный
факторный эксперимент, составлены
матрица эксперимента и
математическая модель. Была проведена
обработка экспериментальных данных с помощью
регрессионного анализа и метода наименьших квадратов, в следствии чего было доказано, что предложенная модель
с набором характеристик адекватна.
Список литературы
1. Н.И. Сидняев, Н.Т. Вилисова Введение в теорию планирования эксперимента // Методическое пособие // 2011
2.
Квантовый компьютер // URL: http://compress.ru/article.aspx?id=17653(Дата обращения: 01.12.2014)
3.
Кубит // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Кубит (Дата обращения: 05.12.2014)
4. Гайнутдинова А.Ф.
квантовые
вычисления
//
Казанский
государственный
университет Методическое пособие // 2007
5.
Квантовый вентиль
// URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Квантовый_вентиль (Дата обращения: 09.12.2014)
6. Полный факторный эксперимент // URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Полный_факторный_эксперимент (Дата обращения: 13.12.2014)