Kuantum Hesaplamada Uzay Dolduran Eğriler: Moleküler Simülasyonlardan Hata Düzeltmeye Mehmet Keçeci ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9937-9839 Received: 20.03.2026 Özet/Abstract: Bu çalışma, uzay dolduran eğrilerin (UDE: Space-Filling Curves - SFC) kuantum hesaplama alanındaki çok yönlü uygulamalarını kapsamlı bir şekilde incelemektedir. Kuantum bilgisayarların artan karmaşıklığı, yüksek boyutlu durum uzaylarında etkin veri yapılarına olan ihtiyacı artırmaktadır. SFC'ler, yüksek boyutlu uzayları tek boyutlu bir eğri ile doldurarak mekansal lokaliteyi koruyan bir dönüşüm sağlar. Bu özellik, kuantum sistemlerinde benzer durumların birbirine yakın indekslenmesini mümkün kılarak arama, optimizasyon ve simülasyon problemlerinde önemli avantajlar sunmaktadır. Araştırmamız beş ana uygulama alanını kapsamaktadır: (i) kuantum ağ yönlendirme, (ii) kuantum rastgele yürüyüş, (iii) Hamiltoniyen simülasyonu, (iv) kuantum hata azaltma ve (v) kuantum veri sıkıştırma. İlk uygulamada, Morton eğrisi tabanlı yönlendirme protokolü ile kuantum ağlarda EPR (Einstein-Podolsky-Rosen) pair fidelity'si geleneksel yöntemlere göre %35 oranında iyileştirilmiştir. İkinci uygulamada, SFC sıralı durum uzayında gerçekleştirilen kuantum rastgele yürüyüş, klasik rastgele yürüyüşe kıyasla karesel hızlanma (quadratic speedup) göstermiştir. Hamiltoniyen simülasyonlarında, sıkı bağ modeli (tight-binding model) kullanılarak SFC tabanlı bant yapısı hesaplamaları geleneksel yöntemlere göre O(N²)'den O(N log N)'e düşürülmüştür. Hata azaltma uygulamasında, SFC desen tanıma ile gürültülü kuantum durumlarının fidelity'si %50'den %85'e yükseltilmiştir. Son olarak, kuantum durum sıkıştırmada SFC tabanlı dönüşüm ile %70 sıkıştırma oranına ulaşılırken fidelity kaybı %0.1'in altında tutulmuştur. Bu çalışmanın temel katkıları şunlardır: (1) SFC'lerin kuantum algoritmalarına entegrasyonu için teorik çerçeve, (2) beş farklı uygulama alanında deneysel doğrulama, (3) klasik ve kuantum yöntemler arasında kapsamlı performans karşılaştırması, (4) hibrit klasik-kuantum sistemler için optimizasyon stratejileri. Sonuçlar, SFC tabanlı yaklaşımların kuantum hesaplamada hesaplama karmaşıklığını azalttığını, bellek verimliliğini artırdığını ve hata dayanıklılığını iyileştirdiğini göstermektedir. Gelecek çalışmalar, SFC'lerin kuantum donanım düzeyinde uygulanması ve makine öğrenmesi ile entegrasyonuna odaklanacaktır. Anahtar Kelimeler/Keywords: Uzay dolduran eğriler, UDE, SFC, kuantum hesaplama, Hilbert eğrisi, Morton eğrisi, gray, kuantum hata düzeltme, VQE optimizasyonu, Moleküler simülasyon, Kuantum ağ yönlendirme, Hamiltoniyen simülasyonu, Kuantum veri sıkıştırma.