MUHIM XUSUSIYATLARNI ANIQLASH MASALASIDA TAKOMILLASHTIRILGAN GROVER ALGORITMI
Keywords:
Kvant hisoblash, Grover algoritmi, Pearson korrelyatsiyasi, xususiyatlarni tanlash, kvant chalkashlik, Oracle operatori, kvant interferensiyasiAbstract
Ushbu maqolada katta oʻlchamli ma’lumotlar toʻplamlarida muhim xususiyatlarni aniqlash masalasini hal etish uchun kvant Grover algoritmiga asoslangan takomillashtirilgan yondashuv taklif etiladi. Klassik statistik va mashinali oʻqitish usullari koʻp sonli xususiyatlar bilan ishlashda yuqori hisoblash murakkabligiga duch kelishi sababli, kvant hisoblash imkoniyatlaridan foydalanish dolzarb hisoblanadi. Tadqiqotda xususiyatlar kombinatsiyalarini baholash uchun Pearson korrelyatsiyasiga asoslangan maqsad funksiyasi ishlab chiqilib, Monte Karlo usuli yordamida qidiruv fazosi qisqartiriladi. Grover algoritmi doirasida Oracle operatori shakllantirilib, optimal xususiyatlar toʻplamining amplitudalarini kuchaytirish mexanizmi amalga oshiriladi. Shuningdek, xususiyatlar oʻrtasidagi statistik bogʻliqliklar kvant chalkashlik operatorlari orqali modellashtiriladi. Taklif etilgan yondashuv hisoblash samaradorligini oshirish, ortiqcha xususiyatlarni kamaytirish hamda yashirin korrelyatsion munosabatlarni aniqlash imkonini beradi. Natijada, model uchun eng informatsion xususiyatlar ajratib olinib, keyingi bashoratlash bosqichlarining aniqligi va barqarorligi oshiriladi.
References
1. Grover L.K. “A fast quantum mechanical algorithm for database search”
2. // Proceedings, 28th Annual ACM Symposium on the Theory of Computing.
3. -1996.- P. 212-232.
4. O. Primqulov // “Ma’lumotlarni tahlillashda mantiqiy evristik yondashuvlar o'rni”// Digital transformation and artificial intelligence. Volume 2(3), –P. 117-125
5. O. Primqulov // Parallelism and superposition: reasons for the superiority of qubit over classical bit// DTAI-2024. –P. 49-54
6. Evans, J. D. (1996). Straightforward statistics for the behavioral sciences. Thomson Brooks/Cole Publishing Co.–P.18-37
7. Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
–P. 1-58
8. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning. Springer, 2009. –P.120-140
9. Guyon, I., Elisseeff, A. An introduction to variable and feature selection. Journal of Machine Learning Research, 2003. –P. 1157-1182
10. Liu, H., Motoda, H. Feature Selection for Knowledge Discovery and Data Mining. Springer, 1998 –P. 3–25-betlar
11. Primqulov, O.: The pursuit of quantum supremacy: challenges and implications. Innovative Develop. Educ. Activit. 2(7), 200–205 (2023)
12. 10. M. Tojiyev, O. Primqulov, D. Xasanov, “Image segmentation in OpenCV and
13. Python, DOI:10.5958/2249-7137.2020.01735.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Raximov Nodir Odilovich, Primqulov Oybek Dilmurot oʻgʻli
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
