عني

انا مبرمج عمري 16 سنة واطمح الوصول الى منصب باحث مستقبلا. افضل التعلم من خلال التعامل مع مشاكل او افكار تكون بعيدة عن نطاق علمي الحالي. مهتم بالعلم و الرياضيات بشكل عام وخصوصا علوم الحوسبة وتحديدا الحوسبة الكمية والذكاء الاصطناعي النبضي و الحوسبة عالية الاداء

من منشوراتي

RQISM: محاكي دوائر كمية مكتوب بلغة راست يدعم اكثر من خلفية محاكاة مع تركيز رئيسي على السرعة. خلفية محاكاة متجه الحالة حققت محاكاة دائرة تحضير حالة ghz على 20 بت كمية ب44 ميكروثانية الذي هو أسرع بحوالي 720 مرة من محاكي جوجل سيرك الذي عند استعمال cirq.Simulator().simulate يستغرق حوالي 32000 ميكروثانية لمحاكاة الدائرة ذاتها
thimni: ضمني هو اداة غير مقيدة بعدد الابعاد للتصادم بين الاشكال الضمنية و تحديدا الاشكال المعرفة بدالات المسافة الإشارية. يستعمل خوارزمية غير مطروقة مسبقا مشروحة بهذا المستند و كتبت باستعماله استعراض ثلاثي الابعاد حيث يوجد شكل كبسولة وهو منضور المستعمل و يوجد الشكل على شكل كسري ضخم ونابض يمكن تدميره. لا يمكن للاشكال الاعتيادية (شبكة المثلثات) او الخوارزميات المطروحة سابقا على محاكاة هذا بهذه الكفائة سواء من ناحية السرعة او استخدام الذاكرة او حتى البساطة البرمجية.
SQ-SVM: تحليل ناقد لبحث منشور في عام 2019 في مجال الذكاء الاصطناعي في الحواسيب الكمية و تحديدا الحواسيب الكمية الحالية حيث اثبت في هذا المستند وهذا البرنامج ان اغلب الحساب في طريقة صنع النواة التي اقترحها البحث غير ظروري وليس له تأثير على النواة النهائية من خلال البرهنة الرياضية في المستند والاستعراض الرقمي في البرنامج
LSNN: هو احدث منشوراتي حاليا وهو تصميم و تطبيق لشبكة عصبية نابضة حيث انها تقلد تقييدات التشبك العصبي الطبيعي و تستعمل هذا لتضمن مراعاة الكاش وهي اسرع انواع الذاكرة في المعالج وهذا الاستعمال يتضمن قلب الخوارزميات رأسا على عقب واستخدام هياكل بيانات مخصصة تضمن هذه المراعاة

المحاولات الفاشلة

من محاولاتي الفاشلة لحل بعض المشاكل:

1- اصطناع الدوائر الكمية من الدالات الكلاسيكية الغير انعكاسية بأستعمال الخوارزميات الجينائية النتائج هنا

2- محاكاة نضرية الجاذبية الانتروبية للدكتور اريك فرليندة, او بشكل عام محاكاة ترابطية AdS/CFT

التواصل

ايميل: kmalalamry8@protonmail.com

ديسكورد: laxative2009