1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
Суррогатноемоделированиепрофилей откликаоднокубитнойкалибровки квантовогопроцессора сиспользованием GPR Смирнов Г.С.Спицына А.А.Тынченко В.С.2025 год

Суррогатное моделирование профилей отклика однокубитной калибровки квантового процессора с использованием GPR : научное издание
статья из журнала

Дополнительные ссылки: eLibrary
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: Суррогатное моделирование профилей отклика однокубитной калибровки квантового процессора с использованием GPR : научное издание / Г. С. Смирнов, А. А. Спицына, В. С. Тынченко. - Текст : непосредственный // Перспективы науки. - 2025. - № 6. - С. 44-48. - ISSN 2077-6810.
Аннотация: В статье рассматривается суррогатное моделирование профилей отклика однокубитной калибровки квантового процессора с использованием Gaussian Process Regression ( GPR ). Цель исследования - адаптация метода GPR для построения непрерывной аппроксимации экспериментальных данных при ограниченном числе измерений и сокращения трудозатрат на калибровку. Описывается выбор и обоснование состава ковариационных ядер и концептуальное представление GPR-модели как суррогатной функции отклика. Изложены подходы к оптимизации гиперпараметров через максимизацию маргинального правдоподобия с применением байесовской оптимизации. Предложенный метод обеспечивает оценку неопределенности предсказаний и активный отбор экспериментальных точек, что позволяет уменьшить число измерений.
This paper discusses surrogate modeling of single-qubit calibration response profiles ofa quantum processor using Gaussian Process Regression (GPR). The aim of the study is to adapt the GPR method for constructing a continuous approximation of experimental data with a limited number of measurements and reducing the labor costs for calibration. The choice and justification of the composition of covariance kernels and the conceptual representation of the GPR model as a surrogate response function are described. Approaches to optimizing hyperparameters through maximizing the marginal likelihood using Bayesian optimization are presented. The proposed method provides an estimate of the uncertainty of predictions and an active selection of experimental points, which allows reducing the number of measurements.
Год издания: 2025
Авторы: Смирнов Г.С. , Спицына А.А. , Тынченко В.С.
Издательство: МОО ФРНК, Тамбов
Источник: Перспективы науки
Выпуск: № 6
Номера страниц: 44-48
Держатель оригинала документа: ФГАОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

Оптимизацияуправляющихпараметроводнокубитнойкалибровки квантовогопроцессора методомдифференциальнойэволюции Смирнов Г.С.Тынченко В.С.2025 год

Оптимизация управляющих параметров однокубитной калибровки квантового процессора методом… : научное издание

  • Смирнов Г.С. и др.
  • 2025 год
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗОПТИМИЗАЦИОННЫХАЛГОРИТМОВ ДЛЯКАЛИБРОВКИУПРАВЛЯЮЩИХПАРАМЕТРОВ ГИБРИДНЫХСОПРОЦЕССОРОВ Смирнов Г.С.Тынченко В.С.2025 год

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ КАЛИБРОВКИ УПРАВЛЯЮЩИХ ПАРАМЕТРОВ… : доклад, тезисы доклада

  • Смирнов Г.С. и др.
  • 2025 год
Эволюционный алгоритммногокритериальнойоптимизации ссуррогатными моделямимашинного обучения Горбунов С.М.Становов В.В.2025 год

Эволюционный алгоритм многокритериальной оптимизации с суррогатными моделями машинного обучения : научное издание

  • Горбунов С.М. и др.
  • 2025 год
Интегрированнаябиблиотека длярешения графовыхзадач Малышев П. В.Смирнов Н. С.Кучин И. П.2024 год

Интегрированная библиотека для решения графовых задач : статья из журнала

  • Малышев П. В. и др.
  • 2024 год
Об одноммногоагентном подходек решению многомерныхзадач глобальнойбезусловнойоптимизации Бежитский С.С.Бежитская Е.А.2024 год

Об одном многоагентном подходе к решению многомерных задач глобальной безусловной оптимизации : статья из журнала

  • Бежитский С.С. и др.
  • 2024 год
Эффективностьмногоагентногоподхода в сравнении сэволюционными,поведенческими ибихевиористическимиалгоритмами… Бежитский С. С.Бежитская Е. А.2024 год

Эффективность многоагентного подхода в сравнении с эволюционными, поведенческими и… : статья из журнала

  • Бежитский С. С. и др.
  • 2024 год
ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВАТОНКОСТЕННЫХ ИЗДЕЛИЙПРИ ИНДУКЦИОННОЙПАЙКЕ НА ОСНОВЕЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙСИСТЕМЫ Тынченко Вадим СергеевичКурашкин Сергей ОлеговичШуткина Елизавета Вячеславовна2025 год

ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ТОНКОСТЕННЫХ ИЗДЕЛИЙ ПРИ ИНДУКЦИОННОЙ ПАЙКЕ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ… : научное издание

  • Тынченко Вадим Сергеевич и др.
  • 2025 год
OVERVIEW OF METHODSFOR IMPLEMENTINGARTIFICIALINTELLIGENCE IN GAMES Ilgov A.T.2025 год

OVERVIEW OF METHODS FOR IMPLEMENTING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN GAMES : научное издание

  • Ilgov A.T.
  • 2025 год

Показать ещё

VIRTUAL LABORATORYASSISTANT Zagaevich M.A.2025 год

VIRTUAL LABORATORY ASSISTANT : научное издание

  • Zagaevich M.A.
  • 2025 год
МЕТОДЫ ЦИФРОВЫХИСПЫТАНИЙАППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХСРЕДСТВИНФРАСТРУКТУРЫПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ СПРИМЕНЕНИЕМИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ… Пачин А.В.Лазутин А.В.Черкасов С.А.2025 год

МЕТОДЫ ЦИФРОВЫХ ИСПЫТАНИЙ АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ИНФРАСТРУКТУРЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ С… : научное издание

  • Пачин А.В. и др.
  • 2025 год
Автоматизированноепроектированиеансамблей нейронныхсетейсамоконфигурируемымиэволюционнымиалгоритмами Шерстнев П.А.Семенкин Е.С.2025 год

Автоматизированное проектирование ансамблей нейронных сетей самоконфигурируемыми эволюционными… : научное издание

  • Шерстнев П.А. и др.
  • 2025 год
Автоматизированноепроектированиеинтерпретируемоймодели машинногообучения дляоперативногопрогнозирования силы… Шерстнев Павел АлександровичСеменкин Евгений СтаниславовичМитрофанов СергейАлександрович2025 год

Автоматизированное проектирование интерпретируемой модели машинного обучения для оперативного… : научное издание

  • Шерстнев Павел Александрович и др.
  • 2025 год
Классификацияинтенсивности засухив горных районах наосновеметеорологическихданных с наземныхстанций и… Тынченко Валерия ВалериевнаГреченева АнастасияВладимировнаЕрмолаева Ольга Сергеевна2024 год

Классификация интенсивности засухи в горных районах на основе метеорологических данных с наземных… : научное издание

  • Тынченко Валерия Валериевна и др.
  • 2024 год
Нечеткая селекция вгенетическомалгоритме для решениязадачмногокритериальнойоптимизации Панфилов И.А.Липинский Л.В.Полякова А.С.2022 год

Нечеткая селекция в генетическом алгоритме для решения задач многокритериальной оптимизации : научное издание

  • Панфилов И.А. и др.
  • 2022 год
Методика примененияинтеллектуальныхцифровых двойниковдля сокращениявременивосстановленияработоспособности… Пачин А.В.Березкин А.А.Бородулин В.В.2025 год

Методика применения интеллектуальных цифровых двойников для сокращения времени восстановления… : научное издание

  • Пачин А.В. и др.
  • 2025 год
Применение сетейПетри к моделированиюрудопотоков в контуреобогатительных фабрикминерально-сырьевыхкомплексов Ларичев П.Н.Тынченко В.С.2023 год

Применение сетей Петри к моделированию рудопотоков в контуре обогатительных фабрик минерально… : статья из журнала

  • Ларичев П.Н. и др.
  • 2023 год