Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139109| Название: | Сравнение классических и квантовых методов в физически информированных нейронных сетях для уравнения Аллена-Кана в условиях ограниченных и зашумлённых данных |
| Авторы: | Вакуленко, В. А. |
| Научный руководитель: | Мерзликин, Борис Сергеевич |
| Ключевые слова: | квантовые вычисления; машинное обучение; дифференциальные уравнения; частные производные; уравнение Аллена-Кана; шум; диффузия |
| Дата публикации: | 2026 |
| Издатель: | Томский политехнический университет |
| Библиографическое описание: | Вакуленко, В. А. Сравнение классических и квантовых методов в физически информированных нейронных сетях для уравнения Аллена-Кана в условиях ограниченных и зашумлённых данных / Вакуленко В. А. ; науч. рук. Мерзликин Б. С. // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XXIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 18-20 февраля 2026 г., Томск. — Томск : Изд-во ТПУ, 2026. — С. 390-394. |
| Аннотация: | В данной работе исследуется применение гибридных квантово-классических архитектур Q-PINN для решения задач, связанных с уравнением Аллена-Кана. Рассматриваются методы интеграции квантовых схем, включая предобработку данных, параметризованные квантовые слои и постобработку. Анализ проводится при варьируемом объеме данных и уровне шума. Результаты Q-PINN сравниваются с классическими PINN |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/139109 |
| Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| conference_tpu-2026-C04_p390-394.pdf | 332,83 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons
