İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Kuantum hesaplama›Varyasyonel Kuantum Öz Çözücü
Machine learningVariational Algorithm

Varyasyonel Kuantum Öz Çözücü

Variational Quantum Eigensolver (VQE) · Ayrıca şöyle bilinir: VQE, hybrid quantum-classical

Varyasyonel Kuantum Öz Çözücü (VQE), bir kuantum Hamiltoniyen'in en düşük özdeğerini (temel durum enerjisi) bulmak için tasarlanmış hibrit bir kuantum-klasik algoritmadır. Peruzzo ve arkadaşları tarafından 2014 yılında tanıtılan bu algoritma, yakın vadeli kuantum cihazlarında kimya ve malzeme bilimi problemlerini çözmek için kuantum devrelerinin gücünü klasik optimizasyonla birleştiren varyasyonel prensipten yararlanır.

ScholarGate
  1. Machine learning
  2. v1
  3. 3 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Varyasyonel Kuantum Öz Çözücü
Yoğunluk Fonksiyonel Teo…Kuantum Yaklaşık Optimiz…Kuantum Monte CarloKuantum Faz KestirimiBorn-Oppenheimer Yaklaşı…Kuantum Destek Vektör Ma…

Ne zaman kullanılır

VQE, yakın vadeli kuantum cihazlarında (NISQ dönemi) moleküler sistemlerin, malzemelerin ve diğer kuantum Hamiltoniyen'lerin temel durum enerjilerini bulmak için idealdir. Kuantum devre derinliğinin sınırlı olduğu ve optimizasyon için yeterli klasik kaynakların bulunduğu durumlarda tercih edilir. VQE, ansatz'ı uygulayabilen ve güvenilir ölçümler yapabilen bir kuantum işlemciye erişim varsayar.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Mevcut gürültülü kuantum donanımları için pratik olan yalnızca sığ kuantum devreleri gerektirir.
  • Sınırlı kübit koheransına sahip yakın vadeli kuantum cihazları (NISQ) için uygundur.
  • Esnek ansatz tasarımı, alan bilgisinin dahil edilmesine olanak tanır.
  • Hibrit yaklaşım, hem kuantum hem de klasik bilişim gücünden yararlanır.
  • Belirli kimya problemleri için kuantum avantajı gösterdiği kanıtlanmıştır.
Sınırlılıklar
  • Yakınsama, ansatz'ın ifade gücüne ve klasik optimize edicinin kalitesine bağlıdır.
  • Enerjileri doğru bir şekilde tahmin etmek için çok sayıda ölçüm gerektirir, bu da devre değerlendirmelerini artırır.
  • Ansatz tasarımı probleme özgüdür ve genellikle uzman bilgisi gerektirir.
  • Maliyet manzarasındaki 'barren plateau'lar (boş platolar), büyük sistemler için optimizasyonu engelleyebilir.
  • Kuantum işlemcilerdeki gürültü ve dekoherans, ölçüm doğruluğunu etkiler.

SSS

Ansatz nedir ve nasıl bir tane seçerim?

Ansatz, problemiyle ilgili durumları temsil etmek üzere seçilmiş bir forma sahip parametrik bir kuantum devresidir. Kimya için, klasik kimyada kullanılan dalga fonksiyonu genişlemesini yaklaştırdığı için Tekil Birleşik Küme (UCC) ansatz'ı popülerdir. Bir ansatz'ı fiziksel sezgiye ve mevcut kübit sayısına göre seçersiniz.

VQE, NISQ cihazlarında diğer algoritmalardan neden daha iyi çalışır?

VQE, daha az kapı içeren sığ kuantum devreleri kullanır, bu da gürültü ve dekoheransın etkisini azaltır. Ağır hesaplama işini, sağlam ve güvenilir olan klasik optimize edicilere yükleyerek algoritmayı kuantum donanım kusurlarına karşı toleranslı hale getirir.

Enerjiyi doğru bir şekilde tahmin etmek için kaç ölçüme ihtiyacım var?

Atış sayısı (ölçüm tekrarları), istenen hassasiyetle ölçeklenir. Ampirik olarak, parametre başına bin ila on binlerce atış yaygındır. Gürültü azaltma teknikleri bu yükü azaltabilir.

Barren plateau (boş plato) nedir ve nasıl kaçınabilirim?

Barren plateau, tüm gradyanların üstel olarak küçük olduğu ve optimizasyonu zorlaştıran parametre uzayının bir bölgesidir. Erken iterasyonlarda sıcak başlangıç başlatma, dikkatli bir şekilde ifade gücü yüksek ansatz'lar seçme veya COBYLA gibi gradyan-tabanlı olmayan optimize ediciler kullanarak bundan kaçının.

VQE, yalnızca temel durumu mu yoksa uyarılmış durumları da bulabilir mi?

Standart VQE temel durumu bulur. Uyarılmış durumları bulmak için enerji cezaları, alt uzay genişletme veya ortogonalite kısıtlamalarını zorlayan Orthogonal VQE (OVQE) algoritması gibi uzantıları kullanabilirsiniz.

Kaynaklar

  1. Peruzzo, A., McClean, J., Shadbolt, P., et al. (2014). A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor. Nature Communications, 5, 4213. DOI: 10.1038/ncomms5213 ↗
  2. McClean, J. R., Romero, J., Aspuru-Guzik, A. (2016). The theory of variational hybrid quantum-classical algorithms. New Journal of Physics, 18, 023023. DOI: 10.1088/1367-2630/18/2/023023 ↗
  3. Cao, Y., Romero, J., Aspuru-Guzik, A. (2021). Potential of quantum computing for drug discovery. IBM Journal of Research and Development, 62, 6:1-6:20. DOI: 10.1147/JRD.2018.2888987 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Variational Quantum Eigensolver (VQE). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/quantum-computing/variational-quantum-eigensolver

İlişkili yöntemler

Yoğunluk Fonksiyonel TeorisiKuantum Yaklaşık Optimizasyon AlgoritmasıKuantum Monte CarloKuantum Faz Kestirimi

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Yoğunluk Fonksiyonel TeorisiKuantum hesaplama↔ karşılaştır
  • Kuantum Yaklaşık Optimizasyon AlgoritmasıKuantum hesaplama↔ karşılaştır
  • Kuantum Monte CarloKuantum hesaplama↔ karşılaştır
  • Kuantum Faz KestirimiKuantum hesaplama↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Born-Oppenheimer YaklaşımıKuantum Yaklaşık Optimizasyon AlgoritmasıKuantum Faz KestirimiKuantum Destek Vektör Makinesi

Benzer yöntemler

Kuantum Yaklaşık Optimizasyon AlgoritmasıKuantum Faz KestirimiKuantum Destek Vektör MakinesiKuantum Monte CarloGrover AlgoritmasıYoğun Madde Matrisi Yeniden Normalleştirme Grubu (DMRG)Yoğunluk Fonksiyonel Teorisi

İlgili referans kavramlar

Kuantum Mekaniğinde Varyasyonel YöntemHesaplamalı Kuantum MekaniğiKuantum Monte CarloVaryasyonel ve Pertürbasyon YöntemleriKuantum KimyasıKuantum Hesaplama Modelleri

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Variational Quantum Eigensolver (Variational Quantum Eigensolver (VQE)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/quantum-computing/variational-quantum-eigensolver · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Alberto Peruzzo
Subfamily
Variational Algorithm
Year
2014
Type
Hybrid quantum-classical algorithm
İlişkili yöntemler
Yoğunluk Fonksiyonel TeorisiKuantum Yaklaşık Optimizasyon AlgoritmasıKuantum Monte CarloKuantum Faz Kestirimi
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil