Generalization of hidden subgroup algorithms
Gizli altgrup algoritmalarının genelleştirilmesi
- Tez No: 196839
- Danışmanlar: PROF. DR. CEM SAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
1üOZETËË ËGIZLI ALTGRUP ALGORITMALARININËGENELLEMELERIGelecekte bir bitlik bilginin bir atomla güsterilmesi süz konusu olacaktır. Buo odurumda, klasik mekanik atomik seviyede incelenen bu modeli aşıklamada yetersizckalacaktır. Bunun yerine, kuantum mekaniği kullanılmak zorunda kalınacaktır. Kuan-gtum biti, 0 ve 1'in süperpozisyonları şeklinde var olmaktadır. Bu süperpozisyonlarınu s uyaratılabilmesi ve uzerlerinde paralel hesaplama yapılabilmesi klasik hesaplamadanüdaha hızlı şozümlere izin vermektedir. Kuantum hesaplaması, bu ï¬ziksel üzelliklerdencü u oyararlanılarak bilişim problemlerinin nasıl daha verimli şekilde şozülebileceğini in-s s cü u gceleyen araştırma alanıdır.sBu tezde, bazı kuantum algorithmalarının genelleştirilmesi problemi incelenmiştir,s sbüylece bu algoritmalar tanım kümesinin eleman sayısının ikinin ussü olmak zorunda ol-o u üumadığı durumlarda şalışacaklardır . Bu algoritmaları analiz ederken, eleman sayılarınıng csikinin ussü olması gerekmeyen bazı vektür kümelerinin eşit olasılıklı süperpozisyonların-üu ou s uın mükemmel uretilmesinin mümkün olduğu varsayımında bulunulmuştur. Ballhysa'nınu ü uu g süngürdüğu model ürnek kabul edilmiş, Chi, Kim ve Lee'nin Deutsch-Jozsa algoritmasıo o ug ü o sgenellemesi olarak hazırladıkları algoritmalar ile Simon'ın algoritmasına uyarlanmıştır.s
Özet (Çeviri)
1ABSTRACTGENERALIZATIONS OF HIDDEN SUBGROUPALGORITHMSIn the future, it can be possible to store bit information in atoms. In thatcase, classical mechanics will not be enough to explain the atomic level model. Insteadquantum mechanics will have to be used. A quantum bit exists as a superpositionof 0 and 1. Creating superpositions and making parallel computation on them willallow faster solutions than classical computation. The ï¬eld of quantum computationexamines the possibility of using these physical properties for solving computationalproperties more eï¬ciently.In this thesis, we consider the problem of generalizing some quantum algorithmsso that they will work on input domains whose cardinality is not necessarily powersof two. When analyzing the algorithms we assume that generating superpositions ofarbitrary subsets of basis states whose cardinalities are not necessarily powers of twoperfectly is possible. We have taken Ballhysa?s model as a template and have extendedit to Chi, Kim and Lee?s generalization of the Deutsch-Jozsa algorithm and to Simon?salgorithm.
Benzer Tezler
- Artık blok destekli U-Net mimarisi kullanarak görüntü steganografisi ve gizli veri boyutunun analizi
Image steganography using U-Net architecture supported by residual blocks and analysis of hidden data size
DİLARA ŞENER
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELDA GÜNEY
- Yapay sinir ağı kullanılarak tornalamada kesici takım aşınması tahmini
Cutting tool wear estimation in turning using an artificial neural network
ULVİ GÜNDÜZÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Makine MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERHAN ALTAN
- Geriye yayma tipindeki yapay sinir ağlarının stokastik veriyi işlemesinin çeşitli yönleri üzerine
Başlık çevirisi yok
NİHAT YILDIZ
Doktora
Türkçe
1996
Fizik ve Fizik MühendisliğiCumhuriyet ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. RAUF EMİROV
- Improved algorithms for linear discriminant analysis
Doğrusal diskriminant analizi için iyileştirme algoritmaları
CANER GÜLLÜOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TURGAY TEMEL
- Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar kullanılarak EKG vurularının sınıflandırılması
Classification of ECG beats by using artifical neural networks and genetic algorithms
ZÜMRAY DOKUR