Утверждается, что без практически полезных квантовых алгоритмов квантовые компьютеры становятся никому ненужным и дорогостоящим железом. Показано, что квантовые алгоритмы являются таким же технологическим продуктом, как, например, оборудование классических или квантовых компьютеров. Приводятся прогнозы некоторых экспертов о том, что в ближайшем будущем сложные вычисления будут эффективны только на гибридных квантово-ориентированных суперкомпьютерах, и поэтому алгоритмы для них будут содержать классическую и квантовую части. Представлено описание одной из модификации метода эффективных векторов в виде алгоритма сокращенного перебора для решения булевых уравнений типа КНФ.

Получено асимптотическое представление оптимального анизотропийного регулятора для линейных дискретных стационарных систем и анизотропийной нормы системы, замкнутой подобным регулятором. Определен максимальный порог средней анизотропии внешнего возмущения, при котором с заданной точностью оптимальный анизотропийный регулятор аппроксимируется H2-оптимальным регулятором.

Навигация пешехода– востребованная в различных областях человеческой деятельности задача. Если доступны сигналы спутниковых навигационных систем или другие внешние источники навигационной информации, эта задача давно решена. Если же такой информации нет, надежное позиционирование человека по прежнему остается сложной технической задачей. С 90-х годов XX века в разных странах идет разработка систем автономной навигации пешехода, основанной на инерциальных датчиках. Долгое время эта задача оставалась объектом исследовательских работ, однако недавно были представлены коммерческие системы автономной навигации пешехода. Одна из них была разработана для армии США, другая предлагается немецкой фирмой iMAR. В настоящем докладе рассказывается о некоторых современных тенденциях в построении алгоритмов навигации пешехода.

In this paper, classical iterative learning models are extended by including the factors of fatigue and rest. The existing approaches to model fatigue and rest from various fields –– education, production, sports, and medicine –– are analyzed, and the need to include these factors in the models is justified accordingly. Mathematical models are proposed to describe learning level dynamics during rest periods, considering the reduced efficiency of acquiring skills due to fatigue. Ten models of growing complexity are studied: from simple models without any fatigue effects to complex ones with the probabilities of skill acquisition and forgetting depending on time and rest periods. As is shown, the breaks of optimal duration allow improving the terminal learning level. In the model with fatigue, rest, and no forgetting, the optimal time to start rest is independent of the probability of skill acquisition as a function of time and lies at the middle of the experience acquisition interval. The models proposed are intended for predicting performance and optimizing training programs, production processes, and training cycles. This study emphasizes the need to consider biological and cognitive constraints when designing adaptive learning systems.