Generative methods in quantum computing for first principle simulations

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, FİZİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: HAMZA KORHAN

Danışman: Osman Bariş Malcioğlu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez, Değişimsel Kuantum Özçözücü (VQE)'nün ansatz tasarım kısıtlamalarına çözüm sunan, kuantumdan esinlenen bir toplam enerji yöntemi olan GPT-QE'yi tanıtmaktadır. Tezin temel katkısı, üretken bir Transformer modelinin, kimyasal olarak motive edilmiş doğal bir UCCSD operatör havuzundan ürettiği yüksek kaliteli devrelerden oluşan ve büyüyen bir veri seti üzerinde periyodik olarak yeniden eğitilerek kendi kendini geliştirdiği tekrarlamalı bir çevrimiçi öğrenme döngüsüdür. PennyLane ve PyTorch kullanılarak uygulanan çerçeve, H4 molekülünün potansiyel enerji yüzeyini hesaplayarak kıyaslanmış ve Tam Konfigürasyon Etkileşimi (FCI) sonuçlarıyla yakın uyum içinde temel hal enerjilerini doğru bir şekilde yeniden üretebilme yeteneğini göstermiştir.