A Quick Guide to Implement Reversible Logic

Thakral, Shaveta; Bansal, Dipali

doi:10.1109/ccaa.2018.8777469

Cited by 1 publication

(3 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Python'da kuantum programları aracılığıyla kuantum devresini sentezleyebilmektedir.  Revkit: Tersinir devrelerin sentezi, optimizasyonu ve doğrulanmasında kullanılan açık kaynaklı bir araçtır [18].  RCViewer +: Tersinir devrelerin tasarlanmasında ve parametre çıkarımında kullanılan bir araçtır.…”

Section: Kuantum Kapıların Programlanmasında Kullanılan Araçlarunclassified

“…Bu aracın avantajı, .tfc dosyamız varsa, .tfc dosyasını kullanarak kuantum devresini oluşturabilmektedir. Oluşturulan kuantum devreleri bitmap formatında kaydedilebilmektedir [18]. Ayrıca RCViewer+'da bir optimizasyon özelliği vardır.…”

Section: Kuantum Kapıların Programlanmasında Kullanılan Araçlarunclassified

“…Thakral vd. [18,29,30] tarafından kuantum devrelerinin optimizasyonu ve uygulamaları için birçok çalışma geliştirmişlerdir. Thabah vd.…”

Section: Kuantum Maliyeti Gecikmeunclassified

See 2 more Smart Citations

A YOLO-Based Method for Detection of Gate and Input in Quantum Circuits

Yılmaz

Yaman

Karaköse

2023

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Tersinir kuantum devreleri farklı türde ve sayıdaki kuantum kapıları kullanılarak oluşturulmaktadır. Kuantum devreleri oluşturulurken kullanılacak kapı sayısının optimize edilmesi maliyeti ve karmaşıklığı azaltmaktadır. Tersinir kuantum devrelerinde durum tablolarının elde edilmesi ve optimizasyonu için giriş sayısı, çıkış sayısı ve kapı sayılarının bilinmesi önemlidir. Ayrıca bu parametreler kuantum devrelerinde oluşabilecek arızaların tespit edilmesinde de kullanılmaktadır. Literatürde kuantum devreleri için giriş, çıkış ve kapı sayılarının tespitinde eksiklik vardır. Ayrıca, literatürde yapılan uygulamaların test edilebilmesi için sınırlı sayıdaki standart kuantum devreleri kullanılmaktadır. Bu kapsamda kullanılabilecek veri setlerinin çok az olduğu tespit edilmiştir. Literatürdeki bu eksikliklerin giderilmesi çalışmamızın amacını, önerilen yöntem ise çalışmamızın özgünlüğünü oluşturmaktadır. Bu çalışmada Yolo (You Only Look Once) tabanlı yöntemler kullanılarak kapı sayısı ve giriş sayısı tespit edilmiştir. “MATLAB” ve “RCViewer+” programları kullanılarak CNOT, Feynman ve Toffoli kapılarından oluşan büyük bir veri seti oluşturulmuştur. Bu çalışmada, 1-8 kapı sayısına ve 3-7 giriş sayısına sahip toplamda 5000 adet kuantum devre oluşturulmuştur. Elde edilen veri setleri üzerinde kapılar ve girişler etiketlenmiştir. Etiketlenen veri setleri üzerinde 80:20 eğitim ve test oranı ile YoloV4, YoloV7 ve YoloV7x yöntemleri uygulanmıştır. YoloV4, YoloV7 ve YoloV7x yöntemleri için sırasıyla %87.1, %89.7 ve %89.3 mAP hesaplanmıştır. Önerilen yöntem 2800 iterasyon çalıştırılmış ve en iyi sonuç YoloV7 algoritması ile elde edilmiştir.

show abstract

Section: Kuantum Kapıların Programlanmasında Kullanılan Araçlarunclassified