Geri Dön

Dinamik sistemlerin kuantum sinir ağlarıyla analizi

Analysis of dynamic systems with quantum neural networks

  1. Tez No: 814080
  2. Yazar: BEŞİR OĞUR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İHSAN YILMAZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Kuantum Hesaplama, Makine Öğrenmesi, Hava Durumu Tahmini, Varyasyonel Kuantum Devreleri, Hibrid Kuantum-Klasik Sinir Ağları, Quantum Computing, Machine Learning, Weather Forcasting, Variational Quantum Circuit, Hybrid Quantum-Classic Neural Network
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Günümüzde kuantum hesaplama için önerilen algoritmalar ve üretilen kuantum bilgisayar teknolojileri gelişmeye devam etmektedir. Diğer taraftan makine öğrenmesi bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, tahmin, sınıflandırma gibi, birçok problemin çözümü için başvurulan önemli yöntemlerden biri haline gelmiştir. Kuantum makine öğrenmesi, bu iki temel yöntemin avantajlı taraflarının birleştirilmesiyle geliştirilen yeni bir alandır. Kuantum ve klasik hesaplamaların hibrit bir yaklaşımı olarak varyasyonel kuantum devreleri, girdi değişkenlerine karşılık bir çıktı değerinin tahmin edilmesini sağlayan makine öğrenmesi formundadır. Bu çalışmada, süper pozisyonun ve dolaşıklığın etkileri, veri kümesi boyutunun küçük olması durumunda, varyasyonel kuantum devre modeli ile hava durumu tahmini araştırılmıştır. Varyasyonel katmanlar arasında dolaşıklık katmanının kullanılması devre performansı üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu görülmüştür. Başlangıçta süperpozisyon katmanının kullanılması daha az sayıda varyasyonel katman kullanmamıza olanak sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

Recently, proposed algorithms for quantum computing and generated quantum computer technologies continue to evolve. On the other hand, machine learning has become anessential method for solving many problems such as computer vision, natural languageprocessing, prediction and classification. Quantum machine learning is a new field developed by combining the advantages of these two primary methods. As a hybrid approach to quantum and classical computing, variational quantum circuits are a form of machine learning that allows predicting an output value against input variables. In this study, the effects of superposition and entanglement on weather forecasting, were investigated using a variational quantum circuit model when the dataset size is small. The use of the entanglement layer between the variational layers has made significant improvements on the circuit performance. The use of the superposition layer before the data encoding layer resulted in the use of less variational layers.

Benzer Tezler

  1. Application of matrix product states for few photon dynamics and quantum walks in reduced dimensions

    Matris çarpım durumları formalizminin düşük boyutlarda az sayıdaki fotonların dinamiğine ve kuantum yürüyüşlerine uygulanması

    BURÇİN DANACI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET LEVENT SUBAŞI

  2. Nanoçubuklarda büyük yer değiştirme ve yerel olmayan elastisite teorilerine göre deplasman hesabı

    Calculation of displacements of nanorods according to nonlocal theory of elasticity and large displacement theory

    GÖKHAN GÜÇLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REHA ARTAN

  3. Nonlinear and far-from-equilibrium dynamics of optical pulses in fiber oscillators

    Fiber salıngaçlarda optik darbelerin doğrusal olmayan ve dengeden uzak dinamikleri

    TESFAY GEBREMEDHIN TEAMIR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ÖMER İLDAY

  4. Dirac-like Hamiltonians and the Berry gauge fields in diverse physical systems: Field theoretical methods

    Dirac-benzeri Hamilton yoğunluklarının ve Berry ayar alanlarının çeşitli fiziksel sistemlere uygulamaları:Alan kuramı metotları

    MAHMUT ELBİSTAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER FARUK DAYI

  5. Differentiated chaos in phases and phase boundaries, overfrustrated/underfrustrated repressed/induced spin-glass order, asymmetric phase diagrams, and critical phases in spin-glass systems

    Faz ve faz hudutlarında farklılaşan kaos, üstbunalımlı/altbunalımlı bastırılmış/desteklenmiş spin camı düzeni, asimetrik faz diyagramları ve spin camı sistemlerinde kritik fazlar

    EFE İLKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Fizik ve Fizik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET NİHAT BERKER