Quantum graph neural networks for time propagation in condensed matter

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: KAAN YURTSEVEN

Danışman: Osman Bariş Malcioğlu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Kuantum Grafik Yapay Sinir Ağları (QGNN), grafik yapısına sahip kuantum süreçlerini temsil etmek için özelleştirilmiş yeni bir sınıf kuantum yapay sinir ağı ansatzlarıdır. Kuantum sistemlerin Hamiltonyan dinamiklerini simüle etmede uygulama alanları vardır. Grafiğin topolojisi, örneğin, sabit durumların stabilitesi konusunda çıkarımlar yapmada önemli bir rol oynar. Ayrıca iletim dalgalanmalarını da modelleyebilirler ve doğrusal olmayan etkiler için genellenebilirler. Bu çalışmada, yoğun madde sistemlerinde elektronik dinamikleri simüle etmek için QGNN uyarlanmaktadır. Bu çalışmada Fermi-Hubbard modelini kullandık. Bunun ışığında Majorana-Hubbard modelinin zaman içindeki yayılımını ve ölçeklemesini inceledik. Kuantum Autoencoder mimarisi ile sıkıştırılmış fermiyonik dalga fonksionları zaman içerisinde evrimini inceledik.