Challenges
Datasets
Workspaces
Papers
Discussions
Leaderboard
Log inSign up
Challenges
Datasets
Workspaces
Papers
Discussions
Leaderboard
Blog
Job Board
Q3AS

© 2026 Aqora Quantum S.A.S.

TermsPrivacyLegal Notice

Kuantum teknolojileri ve enformatik araştırmaları dergisi.

Kuantum Weyl Dönüşümlerin Cirq Üzerinde Uygulaması

Osman Semi Ceylan

Published Nov 20, 2023• 0 citations
Publisher

Abstract

Kuantum hesaplama, kuantum algoritmaların çözüm kümesini bilinmeyen bir kuantum durumun evrimsel sürecinde kubitlere kodlanması prensibine dayanır. Bir başlangıç kuantum durumun çözüm durumuna geçmesi için bir dizi temel kuantum kapının uygulanması gerekmektedir ve matematiksel matrisler ile soyutlanırlar. Temel kuantum kapılarının matrisleri Weyl dönüşümleri ile elde edilirler. Her ne kadar ikili kuantum sistemlerde bu dönüşümler simülasyonu yapılabilse de yüksek boyut kuantum sistemlerde simülatörler için kullanılabilen hazır durumda bir kütüphane veya benzeri bir kodlama bulunmamaktadır. Bu çalışma ile kuantum yüksek boyutta Weyl dönüşümlerinin matrisleri kodlanmış olup bu dönüşümler Cirq kuantum simülatörü için kapılar olarak kodlanmıştır. Böylelikle araştırmacılar ve alana meraklıları için Cirq simülatöründe çalışan kuantum kapılar kolayca erişilebilir olmaktadır.

DOI
10.70447/ktve.2205

Related papers

Kuantum Uyarlamalı Genetik Algoritmalar için Çözüm Kalitesini Artıracak Yeni Bir Yaklaşım

Hasan Yetış, Mehmet Karaköse

Günümüzde kullanımları oldukça kısıtlı olan kuantum bilgisayarlar, sahip oldukları hesaplama gücü potansiyelleri sebebiyle birçok araştırma alanı için heyecan verici olarak karşılanmaktadır. Kuantum bilgisayarların yanında, süper pozisyon ve dolanıklık gibi kuantum hesaplamada kullanılan terimler de klasik algoritmalara uyarlanarak mevcut yöntemlerin kuantum uyarlamaları geliştirilmektedir. Bu çalışmada kuantum uyarlamalı genetik algoritmalar ile elde edilen çözümün kalitesini artırmak adına yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, kuantum popülasyonun gözlemlenmesi ve çözüm adayının elde edilmesi işlemini, önceki çözümlerin uygunluğunu da hesaba katarak gerçekleştirmektedir. Önerilen yaklaşım ile gözlem işlemi sonucunda daha iyi çözümün elde edilme olasılığının artırılması amaçlanmıştır. Önerilen yaklaşımın, yakınsama hızını arttığı ve çözüm kalitesinde yaklaşık 12% civarında bir iyileşme sağladığı deneysel çalışmalar ile gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma, mevcut optimizasyon yöntemini daha verimli hale getirmesinin yanında, bu algoritmaların tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışabilecek versiyonlarının geliştirilmesi aşaması için de büyük önem arz etmektedir.

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi•Feb 15, 2021•5 citations

Makine Öğrenmesi Yöntemlerinde Yüksek Başarım için Kuantum Bilgisayar ve Hesaplamanın Kullanımı

Hasan Yetış, Mehmet Karaköse

Günümüzde yüksek hesaplama gücü gerektiren makine öğrenmesi yöntemlerinin artmakta olan performans ihtiyaçlarını karşılamak için çok çekirdekli, çok işlemcili ve grafik işlemcili bilgisayarlar kullanılmaktadır. Bu teknolojiler yöntemlerin hızlanmasını sağlasa da, pratik bir şekilde gerçekleştirilip geliştirilmesi için yeterli değillerdir. Bu çalışmada henüz laboratuvar ortamında uygulamaları başlanan kuantum bilgisayarların ve kuantum hesaplama yöntemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde mevcut ve potansiyel kullanımları ele alınmaktadır. Kuantum bilgisayar ve hesaplamanın makine öğrenmesi yöntemlerinde kullanımı, kuantum uyarlamalı algoritmalar, hibrit kuantum algoritmalar ve kuantum algoritmalar olmak üzere üç başlıkta ele alınmıştır. Günümüzde kuantum hesaplamanın avantajlarından yararlanarak mevcut yöntemlerin iyileştirmesini sağlayan kuantum uyarlamalı algoritmalar yaygın olarak uygulanmaktadır. Alt iş parçacıklarının kuantum bilgisayarlara yaptırılmasını amaçlayan hibrit kuantum sistemler ile hızlanmalar elde edilmektedir. Tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışan makine öğrenmesi yöntemleri için ise kuantum bilgisayarların sahip oldukları donanımsal dezavantajların ortadan kaldırılması ve daha çok kuantum yöntem geliştirilmesi gerekmektedir. Genel olarak yapılan çalışmalar, kuantum bilgisayarların hafıza probleminin çözülmesi ile makine öğrenmesi alanında çığır açıcı gelişmeler olacağı görüşündedir.

Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi•Jun 28, 2021•3 citations

Kuantum dolanıklık ve kuantum bilişim kuramındaki uygulamaları

Durgun Duran, Abdullah Verçin

Bilesik kuantum sistemlerin butunlukcu bir ozelligi olan dolaniklik altsistemler arasinda yerel-olmayan korelasyonlari betimler. Bu, kuantum bilisim kuraminda enerji kadar gercek yeni bir kaynak olarak kullanilir. Kuantum uz-aktarim, yogun kodlama ve kuantum sifreleme gibi bircok kuantum sureclerin basarilmasinda kacinilmazdir. Ama bu yeni kaynak karmasik olup algilanmasi zordur.. Dolaniklik genellikle cevreye karsi kirilgan olmasina ragmen, zengin yapisini cozmek icin kullanilan matematiksel araclara karsi direnc gosterir. Bu tezde, dolanikligin karakterizasyonu, damitilmasi, yogunlastirilmasi ve nicelendirilmesini iceren temel gorunusleri incelenmektedir. Ozel olarak, Bell esitsizlikleri araciligiyla dolanikligin belirlenmesi ve algilanmasi tartisilmistir. Dolanikligin belirlenmesinde dolaniklik taniklarinin temel rolu de vurgulanmistir.

•Jan 8, 2011•1 citation

Sürekli Değişken Modele Dayalı Gözetimli Kuantum Makine Öğrenmesi ile Kişilerin Satın Alma Davranışlarının Tespitinin Simulasyonu

O. Levent Eryılmaz, İhsan Yılmaz

Bu çalışmada kişilerin satın alma davranışları sürekli-değişken modele dayalı gözetimli kuantum makine öğrenmesi ile incelenmiştir. Bu bağlamda, örnek veriler bulut ortamından alınmaktadır. Bu verilerin %75’inin eğitim ve %25’inin test verisi olarak, homojen bir şekilde ayrılması sağlanmıştır. Ayrılan test verisinin eğitim işleminde kullanılmamasına, öğrenme işleminin sağlıklı gerçekleştirilmesi için dikkat edilmiştir. Sonrasında bu verilerdeki bağımsız değişkenler arasındaki uyumun sağlanması için normalizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Böylece öğrenme işlemi için hazır hale gelen veriler, sürekli değişken modele dayalı varyasyonel devre üzerinde gerçekleştirilen gözetimli kuantum makine öğrenme algoritmasında kullanılmıştır. Ayrıca bu veriler klasik destek vektör makine öğrenme algoritması ile de simüle edilmiştir. Hem kuantum hem de klasik makine öğrenme algoritmalarına ait çapraz tahmin matrisleri ve alıcı işletim karakteristiği (AİK) eğrileri elde edilmiştir. Son olarak veri kümesindeki test verisi haricinde örnek değerler girilerek, sonuçlar metinsel ve görsel olarak görüntülenmiştir. Elde edilen sonuçların karşılaştırılması sonucunda ise sürekli değişken modele dayalı kuantum makine öğrenmesinin daha duyarlı sonuç verdiği tespit edilmiştir. Algoritmalar ile ilgili kaynak kodlar Github’ta bulunmaktadır.

Journal of Advanced Research in Natural and Applied Sciences•May 30, 2019•0 citations

Kuantum Revizyonu

Furkan Akkaya

Kuantum fiziği, elde edilen gelişmeler ile teknoloji alanına hizmet etme kapasitesi olduğunu kanıtlamıştır. Bu alanlardan en önemlilerinden birisi de askeri kullanım alanlarıdır. NATO bünyesinde de bu teknolojinin gelecek muharebe ortamının bir parçası haline gelmesi için müttefikler arasında iş birliği için stratejiler üretilmiştir. Bununla birlikte kuantum teknolojilerinin kullanımında hassasiyet ve altyapı gibi temel kısıtlar bulunmaktadır. Sistemin atom altı boyutta çalışıyor olması dış etkenlere karşı hassasiyeti muharebe ortamında uygulanmasını kısıtlayan bir etken haline gelmiştir. İkinci olarak sistemlerin hassasiyetinden ve uygulamanın güncel teknoloji ile gerçekleşmesinin güç olması sistemlerin kurulumundaki altyapı sorunun oluşmasına neden olmaktadır. Silahlı kuvvetlerin böyle bir değişime adaptasyonunu sağlaması için geçmiş teknolojik gelişmelere karşı yapmış olduğu doktrin ve teşkilat revizyonlarından farklı adımlar atması gerekmektedir. Kuantum revizyonu, silahlı kuvvetlerin adaptasyon sağlaması için kuantum teknolojilerinin askeri kullanım alanlarının araştırılarak bu alanlara karşı değişimde izlenilecek yolun araştırıldığı revizyon konseptidir.

Savunma Bilimleri Dergisi•Sep 25, 2024•0 citations

KUANTUM YAZILIM TEST TEKNİKLERİ VE ARAÇLARI ÜZERİNE BİR İNCELEME

Fatma Betül Özdemir, Savaş Öztürk

Kuantum bilgisayarlarının gelişimiyle birlikte kuantum yazılımlarının üretilme ve test ihtiyacı doğmuştur. Geleneksel yazılım test yöntemleri, kuantum mekaniğinin doğasından kaynaklanan karmaşıklık nedeniyle kuantum yazılımlarını test etmede yetersiz kalmaktadır. Kuantum yazılım sistemlerinin doğruluk ve güvenilirliğini sağlamak için kuantum test teknikleri ve araçları, özel olarak geliştirilmiş çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada kuantum bilgisayar teknolojisinin geleceği için temel niteliği taşıyan güncel çalışmalar anlatılmıştır. Başlıca QuanFuzz, QMutPy, Quito vb. araçlar ile metamorfik, kombinasyonel ve arama tabanlı test tekniklerinden bahsedilmiştir. Kuantum test mühendisliği alanında görülen standartlaşma problemi üzerinde değerlendirmeler yapılmıştır. Bu çalışma, kuantum test teknikleri ve araçları üzerinde çalışma yapmak isteyen araştırmacılara bir rehber niteliğindedir.

Journal of Information Systems and Management Research•Jun 30, 2025•0 citations
Kuantum hesaplama, kuantum algoritmaların çözüm kümesini bilinmeyen bir kuantum durumun evrimsel sürecinde kubitlere kodlanması prensibine dayanır. Bir başlangıç kuantum durumun çözüm durumuna geçmesi için bir dizi temel kuantum kapının uygulanması gerekmektedir ve matematiksel matrisler ile soyutlanırlar. Temel kuantum kapılarının matrisleri Weyl dönüşümleri ile elde edilirler. Her ne kadar ikili kuantum sistemlerde bu dönüşümler simülasyonu yapılabilse de yüksek boyut kuantum sistemlerde simülatörler için kullanılabilen hazır durumda bir kütüphane veya benzeri bir kodlama bulunmamaktadır. Bu çalışma ile kuantum yüksek boyutta Weyl dönüşümlerinin matrisleri kodlanmış olup bu dönüşümler Cirq kuantum simülatörü için kapılar olarak kodlanmıştır. Böylelikle araştırmacılar ve alana meraklıları için Cirq simülatöründe çalışan kuantum kapılar kolayca erişilebilir olmaktadır.
Günümüzde kullanımları oldukça kısıtlı olan kuantum bilgisayarlar, sahip oldukları hesaplama gücü potansiyelleri sebebiyle birçok araştırma alanı için heyecan verici olarak karşılanmaktadır. Kuantum bilgisayarların yanında, süper pozisyon ve dolanıklık gibi kuantum hesaplamada kullanılan terimler de klasik algoritmalara uyarlanarak mevcut yöntemlerin kuantum uyarlamaları geliştirilmektedir. Bu çalışmada kuantum uyarlamalı genetik algoritmalar ile elde edilen çözümün kalitesini artırmak adına yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, kuantum popülasyonun gözlemlenmesi ve çözüm adayının elde edilmesi işlemini, önceki çözümlerin uygunluğunu da hesaba katarak gerçekleştirmektedir. Önerilen yaklaşım ile gözlem işlemi sonucunda daha iyi çözümün elde edilme olasılığının artırılması amaçlanmıştır. Önerilen yaklaşımın, yakınsama hızını arttığı ve çözüm kalitesinde yaklaşık 12% civarında bir iyileşme sağladığı deneysel çalışmalar ile gösterilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma, mevcut optimizasyon yöntemini daha verimli hale getirmesinin yanında, bu algoritmaların tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışabilecek versiyonlarının geliştirilmesi aşaması için de büyük önem arz etmektedir.
Günümüzde yüksek hesaplama gücü gerektiren makine öğrenmesi yöntemlerinin artmakta olan performans ihtiyaçlarını karşılamak için çok çekirdekli, çok işlemcili ve grafik işlemcili bilgisayarlar kullanılmaktadır. Bu teknolojiler yöntemlerin hızlanmasını sağlasa da, pratik bir şekilde gerçekleştirilip geliştirilmesi için yeterli değillerdir. Bu çalışmada henüz laboratuvar ortamında uygulamaları başlanan kuantum bilgisayarların ve kuantum hesaplama yöntemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde mevcut ve potansiyel kullanımları ele alınmaktadır. Kuantum bilgisayar ve hesaplamanın makine öğrenmesi yöntemlerinde kullanımı, kuantum uyarlamalı algoritmalar, hibrit kuantum algoritmalar ve kuantum algoritmalar olmak üzere üç başlıkta ele alınmıştır. Günümüzde kuantum hesaplamanın avantajlarından yararlanarak mevcut yöntemlerin iyileştirmesini sağlayan kuantum uyarlamalı algoritmalar yaygın olarak uygulanmaktadır. Alt iş parçacıklarının kuantum bilgisayarlara yaptırılmasını amaçlayan hibrit kuantum sistemler ile hızlanmalar elde edilmektedir. Tamamen kuantum bilgisayarlarda çalışan makine öğrenmesi yöntemleri için ise kuantum bilgisayarların sahip oldukları donanımsal dezavantajların ortadan kaldırılması ve daha çok kuantum yöntem geliştirilmesi gerekmektedir. Genel olarak yapılan çalışmalar, kuantum bilgisayarların hafıza probleminin çözülmesi ile makine öğrenmesi alanında çığır açıcı gelişmeler olacağı görüşündedir.
Bilesik kuantum sistemlerin butunlukcu bir ozelligi olan dolaniklik altsistemler arasinda yerel-olmayan korelasyonlari betimler. Bu, kuantum bilisim kuraminda enerji kadar gercek yeni bir kaynak olarak kullanilir. Kuantum uz-aktarim, yogun kodlama ve kuantum sifreleme gibi bircok kuantum sureclerin basarilmasinda kacinilmazdir. Ama bu yeni kaynak karmasik olup algilanmasi zordur.. Dolaniklik genellikle cevreye karsi kirilgan olmasina ragmen, zengin yapisini cozmek icin kullanilan matematiksel araclara karsi direnc gosterir. Bu tezde, dolanikligin karakterizasyonu, damitilmasi, yogunlastirilmasi ve nicelendirilmesini iceren temel gorunusleri incelenmektedir. Ozel olarak, Bell esitsizlikleri araciligiyla dolanikligin belirlenmesi ve algilanmasi tartisilmistir. Dolanikligin belirlenmesinde dolaniklik taniklarinin temel rolu de vurgulanmistir.
Bu çalışmada kişilerin satın alma davranışları sürekli-değişken modele dayalı gözetimli kuantum makine öğrenmesi ile incelenmiştir. Bu bağlamda, örnek veriler bulut ortamından alınmaktadır. Bu verilerin %75’inin eğitim ve %25’inin test verisi olarak, homojen bir şekilde ayrılması sağlanmıştır. Ayrılan test verisinin eğitim işleminde kullanılmamasına, öğrenme işleminin sağlıklı gerçekleştirilmesi için dikkat edilmiştir. Sonrasında bu verilerdeki bağımsız değişkenler arasındaki uyumun sağlanması için normalizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Böylece öğrenme işlemi için hazır hale gelen veriler, sürekli değişken modele dayalı varyasyonel devre üzerinde gerçekleştirilen gözetimli kuantum makine öğrenme algoritmasında kullanılmıştır. Ayrıca bu veriler klasik destek vektör makine öğrenme algoritması ile de simüle edilmiştir. Hem kuantum hem de klasik makine öğrenme algoritmalarına ait çapraz tahmin matrisleri ve alıcı işletim karakteristiği (AİK) eğrileri elde edilmiştir. Son olarak veri kümesindeki test verisi haricinde örnek değerler girilerek, sonuçlar metinsel ve görsel olarak görüntülenmiştir. Elde edilen sonuçların karşılaştırılması sonucunda ise sürekli değişken modele dayalı kuantum makine öğrenmesinin daha duyarlı sonuç verdiği tespit edilmiştir. Algoritmalar ile ilgili kaynak kodlar Github’ta bulunmaktadır.
Kuantum fiziği, elde edilen gelişmeler ile teknoloji alanına hizmet etme kapasitesi olduğunu kanıtlamıştır. Bu alanlardan en önemlilerinden birisi de askeri kullanım alanlarıdır. NATO bünyesinde de bu teknolojinin gelecek muharebe ortamının bir parçası haline gelmesi için müttefikler arasında iş birliği için stratejiler üretilmiştir. Bununla birlikte kuantum teknolojilerinin kullanımında hassasiyet ve altyapı gibi temel kısıtlar bulunmaktadır. Sistemin atom altı boyutta çalışıyor olması dış etkenlere karşı hassasiyeti muharebe ortamında uygulanmasını kısıtlayan bir etken haline gelmiştir. İkinci olarak sistemlerin hassasiyetinden ve uygulamanın güncel teknoloji ile gerçekleşmesinin güç olması sistemlerin kurulumundaki altyapı sorunun oluşmasına neden olmaktadır. Silahlı kuvvetlerin böyle bir değişime adaptasyonunu sağlaması için geçmiş teknolojik gelişmelere karşı yapmış olduğu doktrin ve teşkilat revizyonlarından farklı adımlar atması gerekmektedir. Kuantum revizyonu, silahlı kuvvetlerin adaptasyon sağlaması için kuantum teknolojilerinin askeri kullanım alanlarının araştırılarak bu alanlara karşı değişimde izlenilecek yolun araştırıldığı revizyon konseptidir.
Kuantum bilgisayarlarının gelişimiyle birlikte kuantum yazılımlarının üretilme ve test ihtiyacı doğmuştur. Geleneksel yazılım test yöntemleri, kuantum mekaniğinin doğasından kaynaklanan karmaşıklık nedeniyle kuantum yazılımlarını test etmede yetersiz kalmaktadır. Kuantum yazılım sistemlerinin doğruluk ve güvenilirliğini sağlamak için kuantum test teknikleri ve araçları, özel olarak geliştirilmiş çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada kuantum bilgisayar teknolojisinin geleceği için temel niteliği taşıyan güncel çalışmalar anlatılmıştır. Başlıca QuanFuzz, QMutPy, Quito vb. araçlar ile metamorfik, kombinasyonel ve arama tabanlı test tekniklerinden bahsedilmiştir. Kuantum test mühendisliği alanında görülen standartlaşma problemi üzerinde değerlendirmeler yapılmıştır. Bu çalışma, kuantum test teknikleri ve araçları üzerinde çalışma yapmak isteyen araştırmacılara bir rehber niteliğindedir.