RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Journal of Computational and Engineering Mathematics // Архив

J. Comp. Eng. Math., 2017, том 4, выпуск 2, страницы 3–13 (Mi jcem86)

Эта публикация цитируется 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)

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.

УДК: 519.2, 612.087, 621.319.7

MSC: 62B01

Поступила в редакцию: 07.05.2015

Язык публикации: английский

DOI: 10.14529/jcem170201



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024