Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
OLIVEIRA, Nicolas Melo de |
Orientador(a): |
SILVA, Ricardo Martins de Abreu |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31429
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Resumo: |
A computação quântica é um paradigma computacional que tem motivado o aparecimento de diversas pesquisas que visam apresentar soluções para problemas, atualmente, considerados difíceis. O surgimento de algoritmos quânticos que operam mais rápido que seus análogos clássicos tem feito com que corporações como Google, NASA e IBM invistam nesse paradigma. Por isso, intensificou-se a busca por formulações alternativas para problemas, visando resolvê-los em um ambiente computacional quântico. Entre essas formulações, estão os trabalhos que abordam a resolução de problemas na computação quântica a partir de formulações QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization), um problema NP-difícil cujo princípio consiste em minimizar uma função quadrática. O formato QUBO é comumente utilizado na literatura quando da solução quântica de problemas de otimização e diversos autores têm recorrido à esta caracterização devido à sua aplicabilidade em uma considerável gama de problemas. Dessa forma, representar um dado problema como um problema QUBO implica diretamente que podemos executá-lo em um ambiente computacional quântico (genérico ou de propósito específico). O problema CMO (Contact Map Overlap) é definido como um problema de otimização combinatória NPdifícil que consiste na medida de semelhança entre pares de proteínas com base em seus respectivos mapas de contato. Em bioinformática, o estudo de problemas que buscam por funções similares entre estruturas biológicas, especialmente de proteínas, é um campo de grande interesse. Com isso, este trabalho de pesquisa aborda o problema CMO na conjectura da resolução dos problemas de otimização em computadores quânticos através da formulação QUBO dos mesmos. Além de fornecermos uma formulação QUBO para o problema de proteína CMO, resultados experimentais foram obtidos com o auxílio da ferramenta qbsolv e validaram esta abordagem como uma alternativa aos métodos clássicos existentes. |