<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Computational nanotechnology</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Computational nanotechnology</journal-title><trans-title-group xml:lang="kk"><trans-title>Computational nanotechnology</trans-title></trans-title-group><trans-title-group xml:lang="pt"><trans-title>Computational nanotechnology</trans-title></trans-title-group><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Computational nanotechnology</trans-title></trans-title-group><trans-title-group xml:lang="zh"><trans-title>Computational nanotechnology</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">2313-223X</issn><issn publication-format="electronic">2587-9693</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">YUR-VAK</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">626603</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.33693/2313-223X-2023-10-4-11-15</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>MATHEMATICAL AND SOFTWARE OF COMPUTЕRS,  COMPLEXES AND COMPUTER NETWORKS</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ  ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ, КОМПЛЕКСОВ  И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">A Method for Solving a System of Equations Based on the PRSCIiple of Training Generative-adversarial Neural Networks (GAN) Using a Modified Grover Algorithm</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Метод решения системы уравнений по принципу обучения генеративно-состязательных нейронных сетей (GAN) с помощью модифицированного алгоритма Гровера</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-9994-1032</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Pronin</surname><given-names>Cesar B.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Пронин</surname><given-names>Цезарь Борисович</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>assistant professor</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>ассистент</p></bio><email>caesarpr12@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-3817-2671</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Volosova</surname><given-names>Alexandra V.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Волосова</surname><given-names>Александра Владимировна</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>кандидат технических наук, доцент</p></bio><email>volosova@bmstu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Moscow Automobile and Road State Technical University (MADI)</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff2"><aff><institution xml:lang="en">Bauman Moscow State Technical University</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2023-12-12" publication-format="electronic"><day>12</day><month>12</month><year>2023</year></pub-date><volume>10</volume><issue>4</issue><issue-title xml:lang="en"/><issue-title xml:lang="ru"/><fpage>11</fpage><lpage>15</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2024-02-07"><day>07</day><month>02</month><year>2024</year></date><date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-02-07"><day>07</day><month>02</month><year>2024</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2023, Yur-VAK</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2023, Юр-ВАК</copyright-statement><copyright-year>2023</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Yur-VAK</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Юр-ВАК</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://journals.eco-vector.com/2313-223X/about/editorialPolicies</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/2313-223X/article/view/626603">https://journals.eco-vector.com/2313-223X/article/view/626603</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>The article proposes a method for solving a system of equations based on a quantum Grover search algorithm. Finding a solution to a system of equations is a computationally complex process and can be considered as an algorithmic primitive for solving various problems. The computational complexity of finding a solution to a system of equations has led to attempts to implement this problem using quantum computing. So, the concept of Quantum Linear System Problem (QLSP) is well known – the solution of systems of linear equations using a quantum computer. The method proposed in the article is considered within the framework of solving a system of algebraic equations. A feature of this method is a modification of the Grover algorithm, which consists in placing the condition of each equation in a separate Grover iteration, which differs from the usual use of Grover iterations – repeats of the oracle and the diffusion operator, in which the oracle does not change. Thus, the construction of its own oracle function of the Grover algorithm for each equation of the system is implemented within the framework of the implementation of the general scheme. A feature of the proposed method is the approximation of the problem of solving a system of equations to a problem resembling the pRSCIiple of training generative-adversarial neural networks (GAN) using Grover’s algorithm, since Grover’s algorithm allows analyzing all possible values of variables. Thanks to the use of the modified Grover algorithm, the proposed method is not limited by the mandatory condition that the number of equations is equal to the number of unknowns, since solutions to incomplete systems of equations can be found within the limits imposed by the size of the allocated quantum registers. A quantum circuit optimization method is also proposed, which consists in implementing some calculations directly in the body of the Grover algorithm. The claimed efficiency of the proposed method is <italic>O</italic>(2<italic><sup>n</sup></italic>/<italic>m</italic>). The method proposed in the article allows us to obtain a quantum primitive for solving a wide range of practical problems.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>В статье предлагается метод решения системы уравнений на основе квантового алгоритма поиска Гровера. Поиск решения системы уравнений является вычислительно сложным процессом и его можно рассматривать, как алгоритмический примитив для решения различных задач. Вычислительная сложность поиска решения системы уравнений привела к попыткам реализовать данную задачу при помощи квантовых вычислений. Так, хорошо известно понятие Quantum Linear System Problem (QLSP) – решение систем линейных уравнений с помощью квантового компьютера. Предложенный в статье метод рассматривается в рамках решения системы алгебраических уравнений. Особенностью данного метода является модификация алгоритма Гровера, которая заключается в размещении условия каждого уравнения в отдельной итерации Гровера, что отличается от обычного применения итераций Гровера – повторов оракула и оператора диффузии, при которых оракул не изменяется. Таким образом, реализовано построение собственной функции-оракула алгоритма Гровера для каждого уравнения системы в рамках реализации общей схемы. Особенностью предложенного метода является приближение задачи решения системы уравнений к задаче напоминающей принцип обучения генеративно-состязательных нейронных сетей (GAN) с помощью алгоритма Гровера, так как алгоритм Гровера позволяет анализировать все возможные значения переменных. Благодаря использованию модифицированного алгоритма Гровера, предложенный метод не ограничен обязательным условием равенства количества уравнений числу неизвестных, так как решения неполных систем уравнений могут быть найдены в пределах ограничений, накладываемых размером выделенных квантовых регистров. Предлагается также метод оптимизации квантовой схемы, который заключается в реализации некоторых вычисления непосредственно в теле алгоритма Гровера. Заявленная эффективность предложенного метода составляет <italic>O</italic>(2<italic><sup>n</sup></italic>/<italic>m</italic>). Предложенный в статье метод позволяет получить квантовый примитив для решения широкого спектра практических задач.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>solving systems of equations using a quantum computer</kwd><kwd>solving systems of linear equations using a quantum computer</kwd><kwd>Quantum Linear System Problem (QLSP)</kwd><kwd>quantum algorithms, quantum computing</kwd><kwd>Grover’s quantum algorithm</kwd><kwd>the pRSCIiple of training generative-adversarial neural networks (GАP)</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>решение систем уравнений с помощью квантового компьютера</kwd><kwd>решение систем линейных уравнений с помощью квантового компьютера (QLSP)</kwd><kwd>квантовые алгоритмы</kwd><kwd>квантовые вычисления</kwd><kwd>квантовый алгоритм Гровера</kwd><kwd>принцип обучения генеративно-состязательных нейронных сетей</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Volosova A.V. Using a tensor model for uncertainty processing in complex dynamical systems. Computation Nanotechnology. 2023. Vol. 10. No. 1. Pp. 79–87.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Волосова А.В. Использование тензорной модели для обработки неопределенности в сложных динамических системах // Computation Nanotechnology. 2023. Т. 10. № 1. С. 79–87.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>2.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Childs A.M., Kothari R., Somma R.D. Quantum algorithm for systems of linear equations with exponentially improved dependence on precision. SIAM Journal on Computing 1920–1950. 2017. No. 46. Pp. 28–31.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Childs A.M., Kothari R., Somma R.D. Quantum algorithm for systems of linear equations with exponentially improved dependence on precision // SIAM Journal on Computing 1920–1950. 2017. No. 46. Pp. 28–31.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>3.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Harrow A.W., Hassidim A., Lloyd S. Quantum algorithm for linear systems of equations. Physical Review Letters. 2009. No. 103. P. 150502.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Harrow A.W., Hassidim A., Lloyd S. Quantum algorithm for linear systems of equations // Physical Review Letters. 2009. No. 103. P. 150502.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>4.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Dong D., Chen C., Li H., Tarn T.-J. Quantum reinforcement learning. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part B (Cybernetics). 2008. Vol. 38. No. 5. Pp. 1207–1220. DOI: 10.1109/TSMCB.2008.925743.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Dong D., Chen C., Li H., Tarn T.-J. Quantum reinforcement learning // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part B (Cybernetics). 2008. Vol. 38. No. 5. Pp. 1207–1220. DOI: 10.1109/TSMCB.2008.925743.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Pronin C.B., Maksimychev O.I., Ostroukh A.V. et al. Creating quantum circuits for training perceptron neural networks on the pRSCIiples of Grover’s algorithm. In: Systems of signals generating and processing in the field of on board communications. Moscow, 2022. Pp. 1–5. DOI: 10.1109/IEEECONF53456.2022.9744279.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Ostroukh A.V., Pronin C.B., Volosova A.V. et al. Parametric synthesis of quantum circuits for training perceptron neural networks. In: Intelligent technologies and electronic devices in vehicle and road transport complex (TIRVED). Moscow, 2022, Pp. 1–4.DOI: 10.1109/TIRVED56496.2022.9965536.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Ostroukh A.V., Pronin C.B., Volosova A.V. et al. Parametric synthesis of quantum circuits for training perceptron neural networks. In: Intelligent technologies and electronic devices in vehicle and road transport complex (TIRVED). Moscow, 2022, Pp. 1–4. DOI: 10.1109/TIRVED56496.2022.9965536.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Grover L.K. A fast quantum mechanical algorithm for database search. In: Proceedings of the twenty-eighth annual ACM symposium on Theory of computing. 1996. Pp. 212–219.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
