Текущий выпуск Номер 6, 2025 Том 17

Все выпуски

Результаты поиска по 'собственные числа':
Найдено статей: 24
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 2, с. 139-142
    Просмотров за год: 2.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 6, с. 853-855
    Просмотров за год: 6.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 2, с. 201-203
    Просмотров за год: 29.
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 2, с. 229-233
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 1, с. 5-8
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 6, с. 1097-1100
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 4, с. 525-528
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 1, с. 5-8
  9. Гордейчук М.О., Киселев О.М.
    Устойчивость алгоритма квантовой оценки фазы при равномерном распределении собственных значений
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 1, с. 9-24

    В работе получены количественные условия устойчивости алгоритма квантовой оценки фазы (QPE) при равномерном распределении собственных значений унитарного оператора. На основе теории возмущений для линейных операторов показано, что точность определения фазы ограничена логарифмической зависимостью от возмущения: число точно определяемых двоичных разрядов удовлетворяет условию $n = o( -\log_2^{}(\epsilon) )$. Установлено, что фазы становятся различимыми при возмущении, не превышающем минимальное расстояние $\frac{1}{m}$ между соседними фазами, т.е. соблюдается условие $m = o \left(\epsilon^{-1}\right)$. Эти результаты выявляют фундаментальные ограничения разрешающей способности QPE в условиях неточных входных данных и имеют прямое значение при проектировании устойчивых квантовых алгоритмов, использующих QPE в качестве подпрограммы.

    Ключевые слова: квантовые вычисления, собственные числа, алгоритм оценки фазы, теория возмущений.
  10. Немчинова А.В.
    Признаки стохастической детерминированности автогенной сукцессии лесных экосистем в марковских моделях
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 2, с. 255-265

    В статье описывается метод моделирования хода сукцессии лесных экосистем до климаксовой стадии с помощью построения марковской цепи. Показаны возможности метода устанавливать закономерности ходов сукцессии в собственных временах формирования лесных экосистем. В отличие от традиционных методов моделирования сукцессии на основе смен типов растительности, за переходные стадии разрабатываемой модели приняты варианты сформированности вертикальной структуры лесных сообществ и их насыщенности позднесукцессионными видами. Длительность сукцессионных ходов из любого состояния устанавливается не в абсолютных временны́х единицах, а рассчитывается по средним числам шагов до попадания в климакс в единой временнóй шкале. Выявлено свойство восстанавливающейся растительности, определенное как признак стохастической детерминированности хода автогенной сукцессии. Приведены свидетельства того, что ход и темп лесной сукцессии стохастически детерминированы внутренними особенностями пространственной и популяционной организации сообществ.

    Ключевые слова: моделирование хода сукцессии, марковская цепь, темп сукцессии, вертикальная структура сообществ, стохастический детерминизм, собственные времена формирования сообществ.
    Просмотров за год: 2. Цитирований: 2 (РИНЦ).
Страницы: следующая последняя »

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований