Программная модель вычислительного комплекса, имеющего в составе квантовый сопроцессор

УДК 004.27

doi: 10.21685/2072-3059-2023-4-7

Программная модель вычислительного комплекса, имеющего в составе квантовый сопроцессор

М. А. Кирилюк1, Н. Б. Парамонов2, К. А. Суминов3

МИРЭА - Российский технологический университет, Москва, Россия 1mkiriliouk@mail.ru, 2paramonov_n_b@mail.ru, 3suminov.ka@phystech.edu

Аннотация. Актуальность и цели. Объектом исследования являются специализированные вычислительные комплексы, содержащие в составе квантовый сопроцессор. Предметом исследования является процесс организации вычислений в специализированных вычислительных комплексах с учетом взаимодействия квантовых и классических компьютеров. Цель работы - оценка эффективности решения вычислительно сложных задач с использованием специализированных вычислительных систем с квантовым сопроцессором посредством разработки программной модели вычислительного комплекса, имеющего в составе квантовый сопроцессор. Материалы и методы. Исследования процесса организации вычислений в специализированных вычислительных комплексах с учетом взаимодействия квантовых и классических компьютеров выполнены методами имитационного моделирования и эксперимента. Результаты. Разработана программная модель. Программная модель вычислительного комплекса, имеющего в составе квантовый сопроцессор, выполнена в виде комплекса экспериментальных программ и размещена на моделирующем стенде на базе российской аппаратно-программной платформы «Эльбрус». Разработанный программный комплекс состоит из трех частей: интерфейсной, вычислительной и веб-приложения. Выводы. С использованием разработанной программной модели, размещенной на моделирующем стенде, получены оценки эффективности решения ряда задач с использованием квантового сопроцессора. Показано, что для некоторых задач ускорение, полученное при использовании квантового сопроцессора, может достигать экспоненциального.

Ключевые слова: квантовые вычисления, Эльбрус, симулятор, программная модель, сопроцессор, ускорение

Для цитирования: Кирилюк М. А., Парамонов Н. Б., Суминов К. А. Программная модель вычислительного комплекса, имеющего в составе квантовый сопроцессор // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2023. № 4. С. 70-83. doi: 10.21685/2072-3059-2023-4-7

Software model of a computer with a quantum coprocessor

M.A. Kirilyuk1, N.B. Paramonov2, K.A. Suminov3

MIREA - Russian Technological University, Moscow, Russia 1mkiriliouk@mail.ru, 2paramonov_n_b@mail.ru, 3suminov.ka@phystech.edu

Abstract. Background. The object of the study is specialized computing systems containing a quantum coprocessor. The subject of the study is the process of organizing calculations in specialized computing systems, taking into account the interaction of quantum and classical computers. The purpose of the work is to evaluate the effectiveness of solving computationally complex problems using specialized computing systems with a quantum coprocessor by developing a software model of a computing complex that includes a quantum co-

© Кирилюк М. А., Парамонов Н. Б., Суминов К. А., 2023. Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License / This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

processor. Materials and methods. Studies of the process of organizing calculations in specialized computing systems, taking into account the interaction of quantum and classical computers, were carried out using simulation and experimental methods. Results. A software model has been developed. The software model of the computing complex, which includes a quantum coprocessor, is made in the form of a set of experimental programs and placed on a modeling stand based on the Russian hardware and software platform "Elbrus". The developed software package consists of three parts: interface, computing and web applications. Conclusions. Using the developed software model placed on the simulation stand, estimates of the efficiency of solving a number of problems using a quantum coprocessor were obtained. It is shown that for some tasks the acceleration obtained using a quantum coprocessor can reach exponential levels.

Keywords: quantum computing, Elbrus, simulator, software model, coprocessor, speedup

For citation: Kirilyuk M.A., Paramonov N.B., Suminov K.A. Software model of a computer with a quantum coprocessor. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki = University proceedings. Volga region. Engineering sciences. 2023;(4):70-83. (In Russ.). doi: 10.21685/2072-3059-2023-4-7

Введение

В настоящее время происходит активное развитие вычислительных средств нового поколения, основанных на квантовых подходах к обработке информации [1]. Исследования в области квантовых вычислений направлены на создание полезного квантового компьютера (т.е. квантового компьютера, позволяющего решать практические вычислительные задачи), на выявление задач, которые могут быть решены быстрее при помощи квантового компьютера, создание квантовых алгоритмов для решения таких задач, а также на определение величины потенциального ускорения при решении таких задач на квантовых компьютерах относительно классических компьютеров. Два наиболее известных квантовых алгоритма, а именно алгоритм неструктурированного поиска Гровера [2] и алгоритм факторизации числа Шора [3], позволяют получить полиномиальное и экспоненциальное ускорения соответственно, однако существует также множество других алгоритмов и перспективных областей применения квантовых компьютеров [4-7].

На данный момент считается, что квантовые компьютеры будут использоваться параллельно с классическими в качестве сопроцессоров для решения специализированных задач [8]. Квантовые алгоритмы чаще всего носят гибридный характер, требуя выполнения вспомогательных классических вычислений до, во время и/или после работы квантовой части программы. Хорошим примером этого является вышеупомянутый алгоритм факторизации Шора. Фактически на квантовом компьютере выполняется только самая вычислительно сложная часть алгоритма, которая используется для нахождения периода конкретной функции. Все остальные вычисления, необходимые для нахождения простых множителей некоторого числа, выполняются классическим компьютером. При этом, несмотря на то, что создание полезного квантового компьютера остается нерешенной задачей, на данный момент уже существует большое количество прототипов квантовых компьютеров, способных выполнять некоторые простые алгоритмы. В то же время разработка программных моделей квантовых вычислений остается актуальным направлением развития области, так как такие модели используются для моделирования работы и отладки квантовых алгоритмов для решения задач малой размерности. В будущем при появлении полезного квантового компь-

ютера данные алгоритмы могут быть масштабированы для решения более сложных вычислительных задач. Таким образом, разработка программной модели вычислительного комплекса, имеющего в составе квантовый сопроцессор и учитывающая возможность подключения реальных прототипов квантовых компьютеров, является актуальной.

1. Описание программной модели

Программная модель вычислительного комплекса, имеющего в составе квантовый сопроцессор, выполнена в виде комплекса экспериментальных программ и размещена на моделирующем стенде на базе российской аппаратно-программной платформы «Эльбрус». При разработке программного комплекса учитывался опыт зарубежных разработок в области моделирования квантовых вычислений, таких как QuEST [9], Intel Quantum Simulator [10], Qiskit [11], Quantum Inspire [12], а также разработанные ранее программная модель квантовых вычислений [13, 14] и метод формирования потока исходных данных задач на квантовый сопроцессор [15]. Разработанный программный комплекс состоит из трех частей: интерфейсной, вычислительной и веб-приложения. Структура программного комплекса представлена на рис. 1.

Сеть Интернет

Квантовая программно-аппаратная платформа

Квантовый регистр

Облачный прототип квантового компьютера

Рис. 1. Структура программного комплекса

В качестве локального компьютера пользователя (т.е. компьютера, на котором запущен программный комплекс) может выступать как вычислительный комплекс «Эльбрус», так и любой другой компьютер, соответствующий системным требованиям для работы с комплексом, однако для подключения прототипов квантовых компьютеров моделирующий стенд должен быть запущен на компьютере с процессором Intel в связи с необходимостью использования архитектурно зависимых библиотек для взаимодействия с квантовой аппаратурой. При этом взаимодействовать с моделирующим стендом можно с любого другого компьютера, соединенного по локальной сети с тем, на котором запущен моделирующий стенд.

2. Вычислительная часть

Вычислительная часть реализована с использованием языка C++. Вычислительная часть принимает на вход конфигурационные файлы .json, генерируемые веб-приложением на основании запросов пользователя из интерфейсной части. Результатом работы вычислительной части является строка, которая содержит пары «измеренное значение» - «количество измерений», после чего результат работы моделирующего стенда выводится пользователю в интерфейсной части. Кроме стандартных библиотек, при разработке использовалась библиотека JSON for Modern C++ для работы с файлами .json и библиотека Elbrus Media Library - высокопроизводительная математическая и мультимедийная библиотека, представляющая собой набор разнообразных функций для обработки сигналов, изображений, видео и математических вычислений [16]. Для работы в режиме использования матриц плотности и моделирования смешанных квантовых состояний в вычислительной части моделирующего стенда реализованы шесть функций, моделирующих декоге-ренцию квантовых состояний:

- mixDamping(short target_qubit, float damping): смешивает матрицу плотности (регистр) reg, чтобы вызвать демпфирование амплитуды одного кубита targetqubit. С вероятностью damping применяется демпфирование (переход из состояния 1 в состояние 0);

- mixDensityMatrix(eml_32fc *other, float otherProb): модифицирует матрицу reg так, что она становится равна

то есть смешивает две матрицы. Обе матрицы должны быть матрицами плотности одинаковой размерности, а значение otherProb должно быть в диапазоне [0, 1];

- mixDephasing(short target_qubit, float dephase): смешивает матрицу плотности (регистр) reg, чтобы вызвать дефазирующий шум на одном кубите targetqubit. С вероятностью dephase применяет гейт Паули Z к кубиту target_qubit;

- mixDepolarising(short target_qubit, float depol_level): смешивает матрицу плотности (регистр) reg, чтобы вызвать однородный деполяризующий шум на кубите target_qubit. Это эквивалентно равномерному случайному применению гейтов Паули X, Y или Z с вероятностью depollevel к целевому кубиту target_qubit;

- mixTwoQubitDephasing(short target_qubit1, short target_qubit2, float dephase): смешивает матрицу плотности (регистр) reg, чтобы вызвать дефази-рующий шум на двух кубитах target_qubit1 и target_qubit2. С вероятностью dephase применяет гейт Паули Z к одному либо обоим кубитам;

- mixTwoQubitDepolarising(short target_qubit1, short target_qubit2, float depol_level): смешивает матрицу плотности (регистр) reg, чтобы вызвать двухкубитный однородный деполяризующий шум на кубитах target_qubit1 и target_qubit2. С вероятностью depol_level применяет к целевым кубитам один из операторов из множества {IX, IY, IZ, XI, YI, ZI, XX, XY, XZ, YX, YY, YZ, ZX, ZY, ZZ}.

3. Веб приложение

Веб-приложение реализовано при помощи библиотеки Django на языке Python. Веб-приложение обеспечивает взаимодействие между интерфейсной и вычислительной частями моделирующего стенда посредством обработки запросов пользователя.

После того как пользователь выставил в интерфейсной части все необходимые гейты, выбрал нужные настройки и правильно их установил, а затем нажал на кнопку «Запустить», на основании результата работы функции запуска формируется запрос, который обрабатывается веб-приложением. При поступлении запроса сначала определяется, в каком режиме и с какими настройками необходимо его выполнить, после чего происходит запуск вычислительной части. После получения выходных данных от вычислительной части они обрабатываются веб-приложением, после чего формируется ответ и отправляется в интерфейсную часть для вывода пользователю.

4. Интерфейсная часть

Рис. 2. Основное окно программы

Основное окно программы состоит из нескольких частей: панели управления и области редактирования и отрисовки квантовых схем, которая

содержит панель гейтов и кубиты для создания квантовых схем и область отображения результата.

Панель управления содержит ряд кнопок, которые позволяют сохранять и загружать квантовые схемы, запускать их на выполнение, открывать окно настроек, а также упрощают работу с квантовыми схемами. Помимо кнопок панель управления содержит настройку количества запусков квантовых схем. Из-за случайной природы квантовых вычислений при выполнении многих квантовых схем невозможно гарантированно получить правильный результат, поэтому любую квантовую схему выполняют многократно (рекомендуемое количество выполнений - не менее 1000).

В интерфейсной части реализованы различные режимы работы (рис. 3).

О Выводить нулевые столбцы

Показывать нижнюю панель Использовать матрицы плотности Включить режим оценки точности:

Алгоритм Гровера - 9 кубитов у

Особые алгоритмы:

| Задача Коммивояжёра 1-14 кубитов_

Включить режим оценки мин. количества запусков: Необходимая точность: 90 % Искомое состояние: 0

Мин. и макс, кол-во запусков: 100 - 1000

Подключиться к прототипам квантовых компьютеров:

Токен:

1ГОЬ2е6с150807ес5с8х6180аЬ7е868е8ас16274с1е Конвертировать конфиг в квантовые языки программирования: ОрепОАБМ ^!

Конвертировать в

Выполнять вычислительную часть удалённо:

Удалённый адрес: user@192.168.xx.xxx

Пароль: |.......

Путь к файлу:

/test/ElbrusExec

Рис. 3. Окно настроек

Отдельно стоит отметить следующие режимы:

• Использование матриц плотности при вычислении вместо векторов состояния.

• Режим оценки точности, позволяющий получить количественные оценки: необходимое число итераций для обеспечения точности выполнения квантового алгоритма.

• Режим оценки минимального количества запусков, которое необходимо для получения заданного искомого состояния с заданной точностью.

• Режим подключения прототипов квантовых компьютеров, позволяющий выполнить квантовую схему не с помощью вычислительной части моделирующего стенда, размещенной на классическом компьютере, а на удаленном или виртуальном прототипе квантового компьютера. Все прототипы имеют ряд ограничений по сравнению с выполнением квантовой схемы при помощи вычислительной части моделирующего стенда. Прототипы QuTech Starmon-5 и QX-34-L имеют 5 и 34 кубита соответственно и поддерживают урезанный набор гейтов по сравнению со стандартным режимом.

• Конвертирование квантовой программы между квантовыми языками программирования: OpenQASM, cQASM, Qiskit. Также предусмотрена возможность обратной конвертации из языка OpenQASM.

Область редактирования и отрисовки состоит из трех частей: панели гейтов, кубитов и области вывода результата. Панель гейтов (рис. 4) содержит набор квантовых гейтов, а также некоторых вспомогательных операций, которые можно выполнять на кубитах.

Гейты Г* • н X RX RY U1 U2 S т QFT QFT+ dA dP

1 № Y Z RZ \'Х из St Тт Swap ... dRol

Рис. 4. Панель гейтов

После размещения всех необходимых гейтов можно запустить получившуюся квантовую схему на выполнение. Максимальное количество кубитов, которое можно запустить на выполнение, зависит от доступного объема оперативной памяти и составляет порядка 30 кубит для вычислительного комплекса «Эльбрус-801». Не рекомендуется запускать квантовые схемы, содержащие более 20 кубитов из-за большой вычислительной сложности перемножения матриц состояния таких размеров. В случае создания квантовой схемы с количеством кубитов, превышающим максимальное, моделирующий стенд перейдет в трассирующий режим. Трассирующий режим можно использовать для создания, сохранения и отладки квантовых схем с большим количеством кубитов, однако такие схемы нельзя запустить на выполнение.

Результатом работы моделирующего стенда в стандартном режиме является гистограмма распределения состояний кубитов после серии измерений. На рис. 5 представлено основное окно программы после выполнения алгоритма Гровера для 9 кубитов.

Результатом работы моделирующего стенда в режиме оценки точности является необходимое число итераций для обеспечения точности выполнения оцениваемого квантового алгоритма, его точность, замеренная во время процесса оценки, а также гистограмма распределения состояний кубитов.

Результатом работы моделирующего стенда в режиме оценки минимального количества запусков является информация о количестве запусков, которое потребовалось для того, чтобы измерить заданное состояние с заданной точностью.

Рис. 5. Основное окно программы после выполнения алгоритма Гровера для 9 кубитов

В моделирующем стенде был также реализован квантовый поиск границ на изображении, результаты работы которого для различных входных изображений приведены на рис. 6.

5. Оценка эффективности

С использованием моделирующего стенда можно проводить оценки ускорения решения вычислительно сложных задач с использованием квантового сопроцессора. В качестве примера рассмотрим алгоритм решения задачи коммивояжера при помощи квантового компьютера. Временная сложность

алгоритма составляет О(((V — 1)!), где N - количество городов. При этом

классический алгоритм имеет сложность О(V — 1)!). Таким образом, разни-

(V —1)!

ца между классическим и квантовым алгоритмами составит

. Соот-

ветственно даже при небольших значениях N квантовый алгоритм имеет преимущество (табл. 1).

На рис. 7 приведен график зависимости ускорения при решении задачи коммивояжера на квантовом компьютере от количества городов для N от 3 до 15.

в) танк г) вертолет

Рис. 6. Результаты работы квантового алгоритма поиска границ на изображении

Таблица 1

Результаты оценки эффективности для решения задачи коммивояжера

N Ускорение

3 ~ 1,4

4 ~ 2,5

8 ~ 71

16 ~ 1,14 х 106

32 ^ 9 х 1016

64 ~ 4,5 х 1043

128 ~ 5,5 х 10106

Рассмотрим также квантовый алгоритм поиска границ на изображении. Временная сложность классических алгоритмов обнаружения границ составляет порядка O (2п ), где п = ^2N , N- количество пикселей. Временная

сложность самой процедуры обнаружения границ составляет O (1), однако, 78

как правило, требуется О (п2) измерений для получения достаточной точности решения и сам процесс кодирования изображения в квантовый регистр имеет временную сложность О (п2). Таким образом, разница между класси-

2П

ческим и квантовым алгоритмами составит —— (табл. 2).

п

Рис. 7. График зависимости ускорения при решении задачи коммивояжера на квантовом компьютере от количества городов для N от 3 до 15

Таблица 2

Результаты оценки эффективности для решения задачи поиска границ на изображении

n = log2^ Ускорение

3 ~ 0,1

4 0,0625

8 0,0625

16 1

32 4096

64 ~ 1,1 х 1012

128 ~ 1,268 х 1030

Как видно из табл. 2, при п = 16 алгоритмы работают с одинаковой скоростью, а при больших значениях п квантовый алгоритм работает быстрее.

На рис. 8 приведен график зависимости ускорения при решении задачи поиска границ на изображении на квантовом компьютере от количества пикселей.

Рис. 8. График зависимости ускорения при решении задачи поиска границ на изображении на квантовом компьютере от количества пикселей

Заключение

В данной работе представлена программная модель вычислительного комплекса, имеющего в составе квантовый сопроцессор, которая была реализована в виде моделирующего стенда. Разработанный моделирующий стенд обладает следующими особенностями и возможностями: 26 квантовых гейтов для создания квантовых схем; моделирование работы квантовых схем, содержащих до 30 кубитов; создание и отладка квантовых схем, содержащих более 100 кубитов в трассирующем режиме; конвертация программного кода квантовых языков программирования, таких как QASM и Qiskit, в квантовые схемы, совместимые с моделирующим стендом; подключение прототипов квантовых компьютеров; установка таких настроек, как количество выполнений квантовой схемы, использование матриц плотности для моделирования смешанных состояний и моделирование декогеренции квантовых состояний.

С использованием моделирующего стенда могут быть решены следующие основные задачи: выполнение квантовых программ, представленных в виде квантовых схем; оценка минимального необходимого числа итераций для получения определенного результата выполнения квантовой схемы с за-

данной вероятностью; создание и сохранение квантовых схем; выполнение квантовых программ на удаленных прототипах квантовых компьютеров; разработка и отладка квантовых кодов коррекции ошибок.

Разработанный моделирующий стенд может быть развернут как на зарубежных средствах вычислительной техники, так и на российской высокопроизводительной аппаратной-программной среде «Эльбрус».

С использованием моделирующего стенда получены оценки эффективности решения ряда задач с использованием квантовых сопроцессоров. Показано, что для некоторых задач ускорение, полученное при использовании квантового сопроцессора, может достигать экспоненциального.

Список литературы

1. Сигов А. С., Андрианова Е. Г., Жуков Д. О., Зыков С. В., Тарасов И. Е. Квантовая информатика: обзор основных достижений // Russian Technological Journal. 2019. Т. 7, № 1. С. 5-37.

2. Grover L. K. A fast quantum mechanical algorithm for database search // Proceedings, 28th Annual ACM Symposium on the Theory of Computing (STOC) (May 1996). 1996. P. 212-219.

3. Shor P. W. Polynomial-time algorithms for prime factorization and discrete logarithms on a quantum computer // SIAM Journal on Computing. 1997. Vol. 26. P. 1484-1509.

4. Liu Y., Arunachalam S., Temme K. A rigorous and robust quantum speed-up in supervised machine learning // Nature Physics. 2021. Vol. 17. P. 1013-1017.

5. Peyman G., Daley A. J., Mavriplis D., Mujeeb M. Quantum Speedup for Aeroscience and Engineering // AIAA Journal. 2020. Vol. 58, № 8. P. 3715.

6. Magano D., Kumar A., Kalis M. [et al.]. Quantum speedup for track reconstruction in particle accelerators // Physical Review D. 2022. Vol. 105. P. 076012.

7. Pokharel B., Lidar D. A. Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup // Physical Review Letters. 2023. Vol. 130. P. 210602.

8. Damiani F., Paolini L., Roversi L. Programming the Interaction with Quantum Coprocessors // ERCIM News 128. 2022. URL: https://ercim-news.ercim.eu/en128/ special/programming-the-interaction-with-quantum-coprocessors

9. Jones T., Brown A., Bush I. [et al.]. QuEST and High Performance Simulation of Quantum Computers // Scientific Reports. 2019. Vol. 9. P. 10736.

10. Guerreschi G. G., Hogaboam J., Sawaya N. P. D. Intel Quantum Simulator: a cloud-ready high-performance simulator of quantum circuits // Quantum Science and Technology. 2020. Vol. 5. P. 034007.

11. Wille R., Van Meter R., Naveh Y. IBM's Qiskit Tool Chain: Working with and Developing for Real Quantum Computers // Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition. Florence, Italy, 2019. P. 1234-1240.

12. Last T., Samkharadze N., Eendebak P. T. [et al.]. Quantum inspire - Qutech's platform for co-development and collaboration in quantum computing // Proceedings of SPIE -The International Society for Optical Engineering. 2020.

13. Кирилюк М. А., Бочаров Н. А. Разработка программной модели квантовых вычислений и моделирование работы квантовых алгоритмов на платформе «Эльбрус» // Вестник Концерна ПВО «Алмаз - Антей». 2022. № 1. С. 93-101.

14. Программная модель квантовых вычислений : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2022660308 / Кирилюк М. А., Бочаров Н. А., Парамонов Н. Б., Суминов К. А. 01.06.2022. Заявка № 2022617425 от 19.04.2022.

15. Кирилюк М. А. Формирование потока исходных данных задач на квантовый сопроцессор // Вестник Концерна ПВО «Алмаз - Антей». 2023. № 1. С. 90-106.

16. Нейман-заде М. И., Королев С. Д. Руководство по эффективному программированию на платформе «Эльбрус». М., 2020.

References

1. Sigov A.S., Andrianova E.G., Zhukov D.O., Zykov S.V., Tarasov I.E. Quantum information science: overview of major achievements. Russian Technological Journal. 2019;7

2. Grover L.K. A fast quantum mechanical algorithm for database search. Proceedings, 28th Annual ACM Symposium on the Theory of Computing (STOC) (May 1996). 1996:212-219.

3. Shor P.W. Polynomial-time algorithms for prime factorization and discrete logarithms on a quantum computer. SIAM Journal on Computing. 1997;26:1484-1509.

4. Liu Y., Arunachalam S., Temme K. A rigorous and robust quantum speed-up in supervised machine learning. Nature Physics. 2021;17:1013-1017.

5. Peyman G., Daley A.J., Mavriplis D., Mujeeb M. Quantum Speedup for Aeroscience and Engineering. AIAA Journal. 2020;58(8):3715.

6. Magano D., Kumar A., Kalis M. et al. Quantum speedup for track reconstruction in particle accelerators. Physical Review D. 2022;105:076012.

7. Pokharel B., Lidar D.A. Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup. Physical Review Letters. 2023;130:210602.

8. Damiani F., Paolini L., Roversi L. Programming the Interaction with Quantum Coprocessors. ERCIM News 128. 2022. Available at: https://ercim-news.ercim.eu/en128/ special/programming-the-interaction-with-quantum-coprocessors

9. Jones T., Brown A., Bush I. et al. QuEST and High Performance Simulation of Quantum Computers. Scientific Reports. 2019;9:10736.

10. Guerreschi G.G., Hogaboam J., Sawaya N.P.D. Intel Quantum Simulator: a cloud-ready high-performance simulator of quantum circuits. Quantum Science and Technology. 2020;5:034007.

11. Wille R., Van Meter R., Naveh Y. IBM's Qiskit Tool Chain: Working with and Developing for Real Quantum Computers. Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition. Florence, Italy, 2019:1234-1240.

12. Last T., Samkharadze N., Eendebak P.T. et al. Quantum inspire - Qutech's platform for co-development and collaboration in quantum computing. Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. 2020.

13. Kirilyuk M.A., Bocharov N.A. Development of a software model for quantum computing and modeling of the operation of quantum algorithms on the Elbrus platform. Vest-nik Kontserna PVO «Almaz - Antey» = Bulletin of Air Defense Concern "Almaz-Antey". 2022;

14. Programmnaya model' kvantovykh vychisleniy: Svidetel'stvo o gosudarstvennoy regis-tratsii programmy dlya EVM RU 2022660308 = Software model of quantum computing: Certificate of state registration of a computer program RU 2022660308. Kirilyuk M.A., Bocharov N.A., Paramonov N.B., Suminov K.A. 01.06.2022. Application № 2022617425 of 19.04.2022.

15. Kirilyuk M.A. Formation of a stream of initial task data to a quantum coprocessor. Vestnik Kontserna PVO «Almaz - Antey» = Bulletin of Air Defense Concern "Almaz-Antey". 2023;

16. Neyman-zade M.I., Korolev S.D. Rukovodstvo po effektivnomu programmirovaniyu na platforme «Elbrus» = Guide to effective programming on the Elbrus platform. Moscow, 2020.

Информация об авторах / Information about the authors

Михаил Андреевич Кирилюк старший преподаватель базовой кафедры № 234 - управляющих ЭВМ, аспирант, МИРЭА - Российский технологический университет

E-mail: mkiriliouk@mail.ru

Mikhail A. Kirilyuk

Senior lecturer of the base sub-department No. 234 - Control Computers, postgraduate student, MIREA - Russian Technological University

Николай Борисович Парамонов

доктор технических наук, профессор, заведующий базовой кафедрой № 234 -управляющих ЭВМ, МИРЭА -Российский технологический университет

E-mail: paramonov_n_b@mail.ru

Nikolay B. Paramonov Doctor of engineering sciences, professor, head of the base sub-department No. 234 -Control Computers, MIREA - Russian Technological University

Константин Александрович Суминов старший преподаватель базовой кафедры № 234 - управляющих ЭВМ, аспирант, МИРЭА - Российский технологический университет

E-mail: suminov.ka@phystech.edu

Konstantin A. Suminov

Senior lecturer of the base sub-department

No. 234 - Control Computers, postgraduate

student, MIREA - Russian Technological

University (24 Vavilova street, Moscow,

Russia)

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов / The authors declare no conflicts of interests.

Поступила в редакцию / Received 03.10.2023

Поступила после рецензирования и доработки / Revised 19.11.2023 Принята к публикации / Accepted 10.12.2023