양자 컴퓨터
양자 컴퓨터이는 일반 컴퓨팅에 양자 논리를 사용하는 장치이며, 양자 컴퓨팅의 구체적인 구현으로 볼 수 있습니다. 기존 컴퓨터와 달리 양자 컴퓨터는 양자 비트를 사용하여 데이터를 저장하고 양자 알고리즘을 사용하여 데이터 연산을 수행합니다.
양자 컴퓨터의 종류
현재 단열 양자 컴퓨터와 게이트 모델 양자 컴퓨터가 널리 사용되고 있으며, 각각 장단점이 있습니다.
- 단열 양자 컴퓨터(또는 "어닐링로"라고도 함)
단열 양자 컴퓨터는 산업계에서 흔히 발생하는 문제인 최적화 문제를 해결하는 데 가장 적합한 특수한 종류의 양자 어닐러입니다. 또한, 이 방법은 샘플링과 머신 러닝 문제를 해결하는 데에도 사용할 수 있습니다.
- 게이트 모델 양자 컴퓨터(또는 "회로 모델" 또는 "표준 모델"이라고도 함)
게이트 모델 양자 컴퓨터를 만드는 것은 하드웨어의 특성으로 인해 기술적으로 어렵습니다.
이 양자 컴퓨터는 양자 게이트를 사용하여 양자 상태를 제어하여 계산을 수행하며, 양자 회로 구성 요소가 구성되는 방식은 논리 게이트와 유사합니다.
양자 컴퓨터가 충족해야 하는 조건
- 양자 컴퓨터는 식별 가능하고 명확하게 정의된 큐비트를 가져야 합니다.
- 양자 컴퓨터는 신뢰할 수 있는 초기 상태를 준비할 수 있어야 합니다.
- 양자 컴퓨터는 약한 탈분리 효과를 가져야 합니다.
- 양자 컴퓨터는 정확한 양자 게이트 연산을 수행할 수 있어야 합니다.
- 양자 컴퓨터는 매우 강력한 양자 측정 메커니즘을 구축해야 합니다.
양자 컴퓨팅이 가장 적용 가능한 곳
(1) 최적화 문제.
최적화는 현재 양자 컴퓨팅에서 주요 관심 분야이며, 그 목표는 많은 수의 가능한 결정 중에서 가장 좋은 옵션을 찾는 것입니다.
기존 컴퓨터가 최적화 문제에 대해 고품질 솔루션을 제공하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 문제의 크기에 따라 기하급수적으로 증가하지만, 양자 컴퓨팅의 효율성은 훨씬 더 빠르게 답을 제공합니다.
(2) 샘플링 문제.
단열 양자 컴퓨터가 수행할 수 있는 또 다른 기능은 샘플링입니다. 샘플링을 통해 특정 현상에 대한 무작위적인 예를 원활하게 생성할 수 있는데, 이는 기존 컴퓨터에서는 수행하기 어렵습니다.
복잡한 양자 상태를 제어할 수 있다면 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
(3) 머신러닝.
머신 러닝의 기초는 샘플링과 최적화 방법이므로, 이러한 기술을 완성하면 머신 러닝 역량을 향상시킬 수 있습니다.
양자 컴퓨터의 샘플링 기술은 머신 러닝 알고리즘에 더욱 신뢰할 수 있는 분산 입력 데이터를 제공할 수 있습니다.