Empirical Analysis of Hybrid Quantum-Classical Algorithms for Optimization Problems in Large-Scale Machine Learning
Keywords:
quantum computing, hybrid algorithms, machine learning, optimization, variational quantum eigensolver, classical optimization, data processing, AI integrationAbstract
This paper investigates the efficacy of hybrid quantum-classical algorithms applied to optimization problems within large-scale machine learning frameworks. As the demand for efficient data processing continues to escalate, traditional algorithms often struggle to cope with complex datasets. We present a case study utilizing a modified variational quantum eigensolver (VQE) in conjunction with classical optimization techniques, highlighting significant improvements in convergence rates and solution accuracy over purely classical methods. Our results suggest that integrating quantum processing can effectively tackle optimization challenges, providing a salient step toward practical quantum advantage in machine learning. The paper concludes with implications for future research and applications of quantum computing in artificial intelligence.
References
Рагимов, Э. Р. О. (2010). Механизм верификации безопасности программных средств, функционирующих в системе защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (4), 37-40.
Рагимов, Э. Р. (2006). Об одном подходе оценки риска при проектировании защищенных корпоративных сетей. Информационные технологии моделирования и управления, (1), 94-98.
Suleymanov, T. I., Mamedov, S. E., Ragimov, E. R., & Rahimov, J. R. (2024). Wind influence on the pollutants emitted spread by motor vehicles. Synchroinfo Journal, 10(4), 14-20.
Mamedov, S. E., & Rahimov, E. R. (2024). Information model of vehicle telematics data cluster collection using UAV. Synchroinfo Journal, 10(2), 21-27.
Барат, И. Э., Рагимов, Д. Р., Рагимов, Э. Р., & Велиев, Г. С. (2023). СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ, А ТАКЖЕ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ПО ПАРАМЕТРУ СРЕДНЕВЗВЕШЕННЫХ ОЦЕНОК ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ. Вестник Забайкальского государственного университета, 29(1), 44-50.
Рагимов, Э. (2011). КВАЛИМЕТРИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ, РЕАЛИЗУЮЩИХ СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ КОРПОРАТИВНЫМИ СЕТЯМИ. Problems of information technology, 2(1), 18-23.
Рагимов, Э. Р. О. (2011). Метрология элементов безопасности программных комплексов, реализующих систему защиты информации корпоративных сетей. Вопросы защиты информации, (2), 36-41.
Искендерзаде, Э. Б. О., Рагимов, Э. Р. О., & Джейхун, Р. (2024). НОВЫЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ ЭМИССИИ С И СО2 В ВОЗДУХ АВТОМОБИЛЬНЫМ ТРАНСПОРТОМ. Природные системы и ресурсы, 14(2), 47-54.
Рагимов, Э. Р. (2012). Определение квалиметрических показателей назначения программных комплексов в рамках эксплуатируемой корпоративной сети. Телекоммуникации, (8), 34-40.
Рагимов, Э. Р. О. (2012). Методология оптимальной идентификации расположения программных единиц в комплексе безопасных программ, реализующих систему защиты информации корпоративной сети. Вопросы защиты информации, (1), 51-57.
