Schiattarella, Roberto (2023) Quantum Computational Intelligence. [Tesi di dottorato]
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| Tipologia del documento: | Tesi di dottorato |
|---|---|
| Lingua: | English |
| Titolo: | Quantum Computational Intelligence |
| Autori: | Autore Email Schiattarella, Roberto roberto.schiattarella@unina.it |
| Data: | 1 Dicembre 2023 |
| Numero di pagine: | 243 |
| Istituzione: | Università degli Studi di Napoli Federico II |
| Dipartimento: | Fisica |
| Dottorato: | Quantum Technologies (Tecnologie Quantistiche) |
| Ciclo di dottorato: | 36 |
| Coordinatore del Corso di dottorato: | nome email Tafuri, Francesco francesco.tafuri@unina.it |
| Tutor: | nome email Acampora, Giovanni [non definito] |
| Data: | 1 Dicembre 2023 |
| Numero di pagine: | 243 |
| Parole chiave: | Quantum Computing, Artificial Intelligence, Computational Intelligence, Fuzzy Logic, Genetic Algorithms, Neural Networks. |
| Settori scientifico-disciplinari del MIUR: | Area 01 - Scienze matematiche e informatiche > INF/01 - Informatica |
| Depositato il: | 04 Dic 2023 09:09 |
| Ultima modifica: | 09 Mar 2026 12:14 |
| URI: | http://www.fedoa.unina.it/id/eprint/15707 |
Abstract
This thesis investigates the synergy between quantum computing and computational intelligence. On the one hand, it proposes quantum algorithms in the field of genetic optimization and fuzzy systems and it evaluates them using both simulations and executions on real quantum hardware. On the other hand, classical computational intelligence algorithms, like neural networks, are exploited to enhance the current status of NISQ devices, with a particular focus on the compiling problem.
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