MUHIM XUSUSIYATLARNI ANIQLASH MASALASIDA TAKOMILLASHTIRILGAN GROVER ALGORITMI (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2025)
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.
Keywords: Kvant hisoblash; Grover algoritmi; Pearson korrelyatsiyasi; xususiyatlarni tanlash; kvant chalkashlik; Oracle operatori; kvant interferensiyasi