Kvantová výpočetní technika je rychle rostoucí obor informatiky, který přenáší principy kvantových jevu do našeho každodenního života. Díky své kvantové podstatě získávají kvantové počítače převahu nad klasickými počítači. V této práci jsme se zaměřili na vysvětlení základů kvantového počítání a jeho implementaci na kvantovém počítači. Zejména se zaměřujeme na popis fungování, konstrukci a implementaci Groverova algoritmu jako jednoho ze základních kvantových algoritmů. Demonstrovali jsme sílu tohoto kvantového algoritmu při prohledávání databáze a porovnávali ho s klasickými nekvantovými algoritmy pomocí implementace prostřednictvím simulačního prostředí QISKit. Pro simulaci jsme použili QASM Simulator a State vector Simulator Aer backends a ukázali, že získané výsledky korelují s dříve diskutovanými teoretickými poznatky. Toto ukazuje, že Groverův algoritmus umožňuje kvadratické zrychlení oproti klasickému nekvantovému vyhledávacímu algoritmu, Použitelnost algoritmu stejně jako ostatních kvantových algoritmů je ale stále omezena několika faktory, mezi které patří vysoké úrovně dekoherence a chyby hradla.

The main aim of this diploma thesis is to propose for changes in the company information system. Document content is focuse on analyse, implementation and using data warehouse and usage advance to optimaze methods for achievement added value to users. The first part of this thesis is focused on choice of suitable concept of data warehouse, implementation and possible problems. In the second part, I compare assets of this system with costs for development and administration.

The diploma thesis deals with information system in Telefónica O2 Czech Republic company. The thesis is focused on describing the existing enterprise information system especially in terms of processing customer requirements and their impact on customers. The aim is to draft changes in the information system of conflict resolution department orders. The changes are geared to enhancing the effectiveness of staff members and increase customer satisfaction.

The goal of this work was to research the available database systems and propose a suitable database system for data archiving. Prepare the communication and processing of data between the database and delivered application Profisignal which processes the measured data from all sensors. Design architecture for the database, the storage of measured data and calculation reports on that data. At the end design the web user interface. The result of my work demonstrate possible ways of archiving data in ORACLE database, examples of calculation the reports and sample of web application, that presented the measured data.

This thesis deals with design and implementation of a framework for rapid application development that use multimedia, spatial and temporal databases. Introduces readers with applied technologies and framework design. Framework design contains three graphical components that can be used in Java applications using Java Swing graphics library.

This thesis deals with the domain indexes in Oracle Database 11g. It describes the database architecture and discusses the available methods of indexing. There are explained concrete ways of the implementation and use of domain indexes, also discussed ways of indexing spatio-temporal data especially the TB-tree structure, which is then implemented as a domain index. Along with the domain index operators are also implemented by means of which the index is subsequently used and tested.

The primary goal of this work is a implementation of temporal XML database in Java. There are described databases for XML documents and temporal databases with emphasis on their query languages and problem data storing is also analyzes for temporal databases. Source codes of the resulting application are public as open-source.

Ce travail est consacré au problème d'estimation non paramétrique dans des modèles de régression en temps continu. On considère le problème d'estimation d'une fonction inconnue S supposée périodique. Cette estimation est basée sur des observations générées par un processus stochastique; ces observations peuvent être en temps continu ou discret. Pour ce faire, nous construisons une série d'estimateurs par projection et nous approchons la fonction inconnue S par une série de Fourier finie. Dans cette thèse, nous considérons le problème d'estimation dans le cadre adaptatif, c'est-à-dire le cas où la régularité de la fonction S est inconnue. Pour ce problème, nous développons une nouvelle méthode d'adaptation basée sur la procédure de sélection de modèle proposée par Konev et Pergamenshchikov (2012). Tout d'abord, cette procédure nous donne une famille d'estimateurs ; après nous choisissons le meilleur estimateur possible en minimisant une fonction coût. Nous donnons également une inégalité d'Oracle pour le risque de nos estimateurs et nous donnons la vitesse de convergence minimax. / This thesis is devoted to the problem of non parametric estimation for continuous-time regression models. We consider the problem of estimating an unknown periodoc function S. This estimation is based on observations generated by a stochastic process; these observations may be in continuous or discrete time. To this end, we construct a series of estimators by projection and thus we approximate the unknown function S by a finite Fourier series. In this thesis we consider the estimation problem in the adaptive setting, i.e. in situation when the regularity of the fonction S is unknown. In this way, we develop a new adaptive method based on the model selection procedure proposed by Konev and Pergamenshchikov (2012). Firstly, this procedure give us a family of estimators, then we choose the best possible one by minimizing a cost function. We give also an oracle inequality for the risk of our estimators and we give the minimax convergence rate.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, qui est une discipline au croisement de la théorie de la décision, la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle. Dans cette thèse, nous étudions l'utilisation de plusieurs modèles décisionnels pour résoudre des problèmes de décision séquentielle dans l'incertain, d'optimisation robuste, et d'optimisation multi-agents équitable. Pour résoudre efficacement ces problèmes, nous utilisons des méthodes de type maître-esclaves, dites à base d'oracles dans la thèse. Ces méthodes permettent de résoudre des problèmes de grande taille en procédant de manière incrémentale. Une attention particulière est portée au modèle de l'espérance d'utilité antisymétrique et bilinéaire, au modèle de l'espérance d'utilité pondérée et à leurs pendants en décision multicritère. L'intérêt de ces modèles est multiple. En effet, ils étendent les modèles standards (e.g., modèle de l'espérance d'utilité) et permettent de représenter un spectre étendu de préférences tout en conservant leurs bonnes propriétés théoriques et algorithmiques. La thèse apporte des réponses sur des aspects théoriques (e.g., résultats de complexité algorithmique) et sur des aspects opérationnels (e.g., conception de méthodes de résolution efficaces) aux problèmes soulevés par l'emploi de ces critères dans les contextes susmentionnés. / This thesis falls within the area of algorithmic decision theory, which is at the crossroads between decision theory, operational research and artificial intelligence. In this thesis, we study several decision models to solve problems in different domains: sequential decision problems under risk, robust optimization problems, and fair multi-agent optimization problems. To solve these problems efficiently, we use master-slave algorithms which solve the problem through an incremental process. These procedures, referred to as oracle methods in the thesis, make it possible to solve problems of large size. A particular attention is given to the skew-symmetric bilinear utility model, the weighted expected utility model and their counterparts in multicriteria decision making. These models are interesting at several respects. They extend the standard models (e.g., the expected utility model) and allow to represent a broader class of preferences while retaining their good theoretical and algorithmic properties. The thesis focuses both on theoretic (e.g., complexity results) and operational (e.g., design of practically efficient solution methods) aspects of the problems raised by the use of these criteria in the domains aforementioned.

This work is aimed for proposing acceptable indexing of moving objects. With the enlargement of mobile computing it is needed to manage large sets of spatiotemporal data. We introduce the problem of spatiotemporal data and basic general approaches of indexing these data. Further, we show support of spatial data in Oracle. The movement is typically represented as trajectory in two dimensional space with temporal component in third dimension. The thesis contains experiments performed in database Oracle on artificially generate data.