Journal of Computational and Engineering Mathematics
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


J. Comp. Eng. Math.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Journal of Computational and Engineering Mathematics, 2017, том 4, выпуск 2, страницы 3–13
DOI: https://doi.org/10.14529/jcem170201 (Mi jcem86) 		 
Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

Engineering Mathematics

Simplification of statistical description of quantum entanglement of multidimensional biometric data using symmetrization of paired correlation matrices
[Упрощение статистического описания квантовой сцепленности многомерных биометрических данных за счет использования симметризации матриц парных корреляционных связей]

A. I. Ivanova, A. V. Bezyayevb, A. I. Gazinc

a Penza Scientific Research Electrotechnical Institute (Penza, Russian Federation)
b Penza branch FSUP HTS Atlas (Penza, Russian Federation)
c Lipetsk State Pedagogical P. Semenov-Tyan-Shansky University (Lipetsk, Russian Federation)
PDF полного текста (854 kB) Список цитирования (5)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.14529/jcem170201
Аннотация: Целью работы является упрощение описания квантовой сцепленности многомерных биометрических данных и данных иной природы. Материалы и методы. Используется процедура симметризации корреляционных связей, построенная исходя из условия сохранения энтропии кодов квантовой суперпозиции, поддерживаемой на выходах нейросетевого преобразователя биометрических данных. Результаты. Дана номограмма связи параметра равной коррелированности с выходной энтропией для кодов длинной 2, 4, 8,…, 256 бит. Приведена формула преобразования системы координат, упрощающая связь энтропии и показателя квантовой сцепленности многомерных данных. Выводы. Утверждается, что синтез корректных аналитических моделей высоких размерностей связывающих квантовую сцепленность и квантовую суперпозицию возможен только для симметричных математических конструкций. Получить асимметричные корректные данные можно только обработкой реальных биометрических образов или образов иной природы.
Ключевые слова: квантовая суперпозиция, квантовая сцепленность, нейросетевой преобразователь биометрия-код, симметризация многомерных корреляционных матриц, энтропия.
Поступила в редакцию: 07.05.2015
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.2, 612.087, 621.319.7
MSC: 62B01
Язык публикации: английский
Образец цитирования: A. I. Ivanov, A. V. Bezyayev, A. I. Gazin, “Simplification of statistical description of quantum entanglement of multidimensional biometric data using symmetrization of paired correlation matrices”, J. Comp. Eng. Math., 4:2 (2017), 3–13
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{IvaBezGaz17}
\by A.~I.~Ivanov, A.~V.~Bezyayev, A.~I.~Gazin
\paper Simplification of statistical description of quantum entanglement of multidimensional biometric data using symmetrization of paired correlation matrices
\jour J. Comp. Eng. Math.
\yr 2017
\vol 4
\issue 2
\pages 3--13
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/jcem86}
\crossref{https://doi.org/10.14529/jcem170201}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3670936}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=29454741}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/jcem86
  • https://www.mathnet.ru/rus/jcem/v4/i2/p3
    • Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Journal of Computational and Engineering Mathematics
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:158
    PDF полного текста:59
    Список литературы:25
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024