• English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Help
  • English 
    • English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Login
View Item 
  •   DSpace Home
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • A -- Eksakto zinātņu un tehnoloģiju fakultāte / Faculty of Science and Technology
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses
  • View Item
  •   DSpace Home
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • A -- Eksakto zinātņu un tehnoloģiju fakultāte / Faculty of Science and Technology
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Klasiskie un kvantu algoritmi daļiņu ceļu identificēšanai

Thumbnail
View/Open
302-81909-Locans_Andris_al11239.pdf (1.356Mb)
Author
Locāns, Andris
Co-author
Latvijas Universitāte. Datorikas fakultāte
Advisor
Ambainis, Andris
Date
2021
Metadata
Show full item record
Abstract
Lielajā Hadronu paātrinātājā KMS (Kompaktais Mionu Soleonīds) detektorā ir nepieciešams rekonstruēt daļiņu ceļus no to atstātajiem trāpījumiem. Šī darba pirmajā daļā tiek izanalizēta līdz 2017. gadam strādājošā algoritma darbība un noteikta tā laika sarežģītība. Tālākajā daļā tiek apskatīti citi potenciāli noderīgi klasiski un kvantu algoritmi un uz viena šāda algoritma bāzes izveidots teorētisks modelis ceļu rekonstrukcijas vienkāršotai versijai. Izveidotais modelis balstās uz kvantu klejotāju neironu tīkla.
 
In the Large Hadron Collider at the CMS (Complact Muon Soleonid) detector it is necessary to reconstruct particle tracks from their hits. In the first part of the thesis "Classical and quantum algorithms for particle tracking" the algorithm, working until year 2017, is analysed and its time complexity is derived. In the second part of the thesis other potentially useful algorithms are surveyed and based on one of them a theoretical model is developed for an easier version of track reconstruction. The model is based on a quantum walk neural network.
 
URI
https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/55815
Collections
  • Bakalaura un maģistra darbi (EZTF) / Bachelor's and Master's theses [5688]

University of Latvia
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

University of Latvia
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV