phmathВестник Государственного университета просвещения. Серия: Физика-МатематикаBulletin of Federal State University of Education. Series: Physics and Mathematics2949-50832949-5067Federal State University of Education10.18384/2949-5067-2025-2-66-73phmath-674Research ArticleМАТЕМАТИКАMATHEMATICSПрименение цифровых и квантовых алгоритмов в модели нечёткой информационной ситуации для управления рисками инвестированияApplication of digital and quantum algorithms in fuzzy information situation model for investment risk managementhttps://orcid.org/0000-0002-8423-3439ТитовЕ. К.TitovE. K.

Титов Евгений Константинович - независимый исследователь

г. Москва

Evgeny K. Titov – independent researcher

Moscow

work_evgeniy@mail.ru202505102025026673Copyright © Титов Е.К., 20252025Титов Е.К.Titov E.K.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.physmathmgou.ru/jour/article/view/674

Цель: дать общее представление о сравнении методов и алгоритмов для принятия решения в нечёткой информационной ситуации при управлении рисками.Процедуры и методы. В современном мире с существенным скачком развития информационных технологий и ростом объёмов информации появляются новые средства и методы для инвестирования, что в свою очередь увеличивает количество ситуаций с повышенными рисками. Такие ситуации требуют современных и своевременных решений. Алгоритмы ситуационной обработки информации помогают оптимизировать количество таких ситуаций и свести их к минимуму. А для обработанного объёма рисковых ситуаций могут быть использованы как классические методы передачи информации, так и методы передачи и обработки информации с применением квантовых технологий.Результаты. Представлены цифровые и квантовые методы передачи и обработки информации. Описаны достоинства и недостатки при работе с ними.Теоретическая и/или практическая значимость. Описанные методы и алгоритмы могут быть применены и использованы в различных сферах экономики при работе с повышенными рисками их прогнозированием и предупреждением.

Aim is to provide a general idea of the comparison of methods and algorithms for decision-making in a fuzzy information situation in risk management.Methodology. In the modern world, with a significant jump in the development of information technology and a significant increase in the volume of information, new means and methods for investing appear which in turn increases the number of situations with increased risks. Such situations require modern and timely solutions. Situational information processing algorithms help optimize the number of such situations and minimize them. And for the processed volume of risk situations, both classical methods of transmitting information and methods of transmitting and processing information using quantum technologies can be used.Results. Digital and quantum methods of information transmission and processing are presented. Advantages and disadvantages when working with them are described.Research implications. The described methods and algorithms can be applied and used in various spheres of the economy when working with increased risks of their forecasting and prevention.

рискиинформационная ситуацияквантованиеманипуляцияквантовая чувствительностьсцепленное состояниеrisksinformation situationquantizationmanipulationquantum sensitivitycoupled stateReferencesTaxonomy-Based Risk Identification / M. J. Carr, S. L. Konda, I. Monarch, F. Carol Ulrich, C. F. Walke. Pittsburgh, Pennsylvania: Software Engineering Institute, 1993. 90 p.Carr, M. J., Konda, S. L., Monarch, I., Carol Ulrich, F. & Walke, C. F. (1993). Taxonomy-Based Risk Identification. Pittsburgh, Pennsylvania: Software Engineering Institute.Цветков В. Я., Титов Е. К. Информационная вычислительная ситуация // Славянский форум. 2019. № 4 (26). С. 389–397.Tsvetkov, V. Ya. & Titov, E. K. (2019). Informational constructions and principles of constructive mathematics. In: Slavic Forum, 4 (26), 389–397 (in Russ.).Современные проблемы вычислительной математики и математического моделирования: сборник статей к 80-летию акад. Г. И. Марчука: в 2-х томах. Т. 2: Математическое моделирование / отв. ред. В. П. Дымников. М.: Наука, 2005. 405 с.Dymnikov, V. P., ed. (2005). Modern problems of computational mathematics and mathematical modeling: collection of articles for the 80th anniversary of academician G. I. Marchuk: in 2 volumes. Vol. 2. Mathematical modeling. Moscow: Nauka publ. (in Russ.)Самойлов А. Г., Самойлов С. А. Устройство генерирования и формирования сигналов: учебное пособие. Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2018. С. 154–180.Samoilov, A. G. & Samoilov, S. A. (2018). Device for generating and forming signals. Vladimir: Vladimir State University publ., pp. 154–180 (in Russ.).Семенов А. Ю. Оптоволоконные каналы и беспроводные оптические связи // Семенов А. Ю. Алгоритмы телекоммуникационных сетей. Ч. 1 Алгоритмы и протоколы каналов сетей и передачи данных. М.: ИНТУИТ, 2016. С. 50–67.Semenov, A. Yu. (2016). Fiber-optic channels and wireless optical communications. In: Semenov, A. Yu. Algorithms of telecommunication networks. Part 1 Algorithms and protocols of network channels and data transmission. Moscow: INTUIT publ., pp. 50–67 (in Russ.).Козловский А. В. Фотодетектирование слабого светового сигнала в различных квантовых состояниях с использованием оптического усилителя // Квантовая электроника. 2006. Т. 36. № 3. С. 280–286.Kozlovskii, A. V. (2006). Photodetection of a weak light signal in various quantum states by using an optical amplifier. In: Quantum Electronics, 36 (3), 280–286 (in Russ.).Холево А. С. К математической теории квантовых каналов связи // Проблемы передачи информации. 1972. Т. 8. № 1. С. 62–71.Holevo, A. S. (1972). On the Mathematical Theory of Quantum Communication Channels. In: Problems of Information Transmission, 8 (1), 62–71 (in Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.