Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Advanced swarm intelligence algorithms in quantum circuit design

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10257047" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10257047 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27740/25:10257047

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17445760.2024.2388245" target="_blank" >https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17445760.2024.2388245</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1080/17445760.2024.2388245" target="_blank" >10.1080/17445760.2024.2388245</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Advanced swarm intelligence algorithms in quantum circuit design

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This study explores the potential of employing algorithms like iSOMA, Differential Evolution, Particle Swarm Optimization, Grey Wolf Optimization, and Ant Colony Optimization for the design of quantum computing circuits. Utilizing the Qiskit environment, the research involved simulating a straightforward quantum circuit with variable parameters. To substantiate the effectiveness of these algorithms, three distinct experimental setups were conducted under varying conditions and degrees of freedom. The findings reveal that these algorithms are not only suitable for simulations but also excel in identifying solutions that conserve qubits. A comparative analysis of the methods was performed using the Friedman test, followed by the Nemenyi post-hoc test to evaluate their relative performance.

  • Název v anglickém jazyce

    Advanced swarm intelligence algorithms in quantum circuit design

  • Popis výsledku anglicky

    This study explores the potential of employing algorithms like iSOMA, Differential Evolution, Particle Swarm Optimization, Grey Wolf Optimization, and Ant Colony Optimization for the design of quantum computing circuits. Utilizing the Qiskit environment, the research involved simulating a straightforward quantum circuit with variable parameters. To substantiate the effectiveness of these algorithms, three distinct experimental setups were conducted under varying conditions and degrees of freedom. The findings reveal that these algorithms are not only suitable for simulations but also excel in identifying solutions that conserve qubits. A comparative analysis of the methods was performed using the Friedman test, followed by the Nemenyi post-hoc test to evaluate their relative performance.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10200 - Computer and information sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Parallel, Emergent and Distributed Systems

  • ISSN

    1744-5760

  • e-ISSN

    1744-5779

  • Svazek periodika

    40

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    20

  • Strana od-do

    nestránkováno

  • Kód UT WoS článku

    001332857500001

  • EID výsledku v databázi Scopus