알고리즘, 모델, 과제 및 애플리케이션

1980년 양자컴퓨터라는 첫 번째 아이디어부터 오늘날까지 양자컴퓨팅 산업은 특히 지난 10년간 크게 성장했다. 많은 기업들이 양자 컴퓨터를 연구하고 있습니다.

양자 컴퓨팅을 이해하는 것은 우리 대부분에게 어려울 수 있으며 이에 대한 많은 정보가 중요한 세부 사항을 설명하지 않습니다.

이 기사는 모든 것을 명확히 하고자 하며, 전체 내용을 읽으면 양자 컴퓨팅이 무엇인지, 다양한 유형의 양자 컴퓨팅, 기능, 알고리즘, 모델, 접근 방식, 과제 및 애플리케이션에 대한 포괄적인 이해를 얻게 될 것입니다.

양자 컴퓨터란 무엇입니까?

양자 컴퓨터는 우리에게 익숙한 컴퓨터(이제부터는 클래식 컴퓨터라고 부르겠습니다)와는 다른 방식으로 문제를 해결합니다.

양자 컴퓨터는 동시에 엄청난 수의 상태에 있을 수 있는 능력에서 비롯되는 특정 문제에 대해 일반 컴퓨터에 비해 특정 이점을 가지고 있지만, 클래식 컴퓨터는 한 번에 하나의 상태만 차지할 수 있습니다.

이미지 출처: IBM

이를 이해하고 양자 컴퓨터의 작동 방식을 이해하려면 중첩, 얽힘, 간섭이라는 세 가지를 이해해야 합니다.

일반 컴퓨터의 기본은 비트(Bit)이고, 양자컴퓨터의 경우 양자비트(Quantum Bit), 줄여서 큐비트(Qubit)이다. 그들은 근본적으로 서로 다른 방식으로 작동합니다.

클래식 비트는 0 또는 1이 될 수 있는 스위치와 비슷합니다. 이는 이미 이진 또는 이진 정보로 익숙할 것입니다. 비트를 측정하면 현재 상태로 돌아가지만 큐비트에서는 그렇지 않다는 것을 알 수 있습니다. 큐비트는 더 복잡합니다.

위에 놓기

유용한 시각화를 위해 3D 공간을 가리키는 화살표로 생각할 수 있습니다. 위쪽을 가리키면 1 상태이고 아래쪽을 가리키면 0 상태입니다. 이는 클래식 비트와 마찬가지로 중첩 상태라고 불리는 옵션도 있습니다. 다른 방향을 가리킨다.

이 중첩상태는 0과 1의 결합상태이다.

중첩 상태

이제 큐비트를 측정하면 결과는 여전히 1 또는 0이지만, 어떤 결과를 얻을지는 화살표 방향에 따라 설정된 확률에 따라 달라집니다.

화살표가 위쪽을 가리키면 0보다 1이 나올 확률이 높고, 아래쪽을 가리키면 1보다 0이 나올 확률이 높으며, 정확하게 적도에 있을 경우에는 50% 확률로 두 상태 중 하나를 얻게 됩니다.

이것이 바로 중첩의 효과에 대한 설명입니다. 이제 우리는 얽힘으로 넘어갈 것입니다.

녹채

클래식 컴퓨터에서는 비트가 서로 완전히 독립적입니다. 한 비트의 상태는 다른 비트의 상태에 영향을 받지 않습니다. 그러나 양자 컴퓨터에서는 큐비트가 서로 얽힐 수 있는데, 이는 큐비트가 함께 하나의 큰 양자 상태의 일부가 된다는 것을 의미합니다.

예를 들어 각각 서로 다른 중첩 상태에 있지만 아직 얽히지 않은 두 개의 큐비트를 살펴보겠습니다. 옆에 확률이 표시되어 있으며, 이러한 확률은 현재 서로 독립적입니다.

하지만 그것들을 얽히면 독립적인 확률을 버리고 우리가 얻을 수 있는 모든 가능한 상태의 확률 분포를 계산해야 합니다. 00, 01, 10, 11 중 하나입니다.

여기서 중요한 점은 큐비트가 얽혀 있다는 것입니다. 하나의 큐비트에서 화살표 방향을 변경하면 전체 시스템의 확률 분포가 변경되므로 큐비트는 더 이상 서로 독립적이지 않습니다. 그들은 모두 동일한 큰 국가의 일부입니다.

그리고 이것은 큐비트 수에 관계없이 사실입니다. 또한 하나의 큐비트에 대해 2개 상태에 대한 확률 분포가 있다는 점도 알 수 있습니다.

2개의 큐비트를 사용하면 4개 상태에 확률 분포가 분산됩니다. 3개의 큐비트의 경우 8개 상태에 대한 분포가 있으며 다른 큐비트를 추가할 때마다 이는 계속 두 배로 늘어납니다.

일반적으로 n 큐비트의 양자 컴퓨터는 2^n 상태의 조합이 될 수 있습니다. 그래서 저는 이것이 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 핵심 차이점이라고 말하고 싶습니다.

클래식 컴퓨터는 원하는 모든 상태에 있을 수 있지만 한 번에 하나의 상태에만 있을 수 있는 반면, 양자 컴퓨터는 이러한 모든 상태가 동시에 중첩될 수 있습니다.

그러나 이러한 중첩 상태가 컴퓨터에서 어떻게 유용할 수 있는지 궁금할 것입니다. 그러기 위해서는 마지막 구성요소인 간섭이 필요합니다.

간섭

간섭의 효과를 설명하려면 기술적으로 Bloch 구라고 불리는 큐비트에 대한 내 그림을 다시 봐야 합니다. 큐비트는 이렇게 보이지 않습니다. 이것은 큐비트의 상태를 시각화하는 좋은 방법일 뿐입니다.

실제로 큐비트의 상태는 양자 파동함수(Quantum Wavefunction)로 알려진 보다 추상적인 개체로 설명됩니다. 파동함수는 양자역학의 모든 것에 대한 기본적인 수학적 설명입니다.

많은 큐비트가 서로 얽혀 있으면 모든 파동 함수가 양자 컴퓨터의 상태를 설명하는 전체 파동 함수에 함께 추가됩니다.

파동 함수를 합치는 것이 간섭입니다. 왜냐하면 물의 잔물결처럼 우리가 파동을 합치면 건설적으로 간섭하고 더해져서 더 큰 파동을 만들거나 파괴적으로 간섭하여 서로를 상쇄할 수 있기 때문입니다.

양자 컴퓨터의 전체 파동함수는 서로 다른 상태의 서로 다른 확률을 설정하는 것이며, 서로 다른 큐비트의 상태를 변경함으로써 양자 컴퓨터를 측정할 때 서로 다른 상태가 드러날 확률을 변경할 수 있습니다.

양자 컴퓨터를 측정할 때 동시에 수백만 개의 상태가 중첩될 수 있더라도 우리는 단 하나의 상태만 알아낸다는 점을 기억하세요.

따라서 계산 문제를 해결하기 위해 양자 컴퓨터를 사용할 때 정답 확률을 높이려면 보강간섭을 사용해야 하고, 측정 시 정답이 나올 확률을 낮추려면 상쇄간섭을 사용해야 합니다. 나올 것이다.

양자 알고리즘

이제 이를 수행하는 방법은 양자 알고리즘의 영역이며 양자 컴퓨팅의 모든 동기는 이론적으로 기존 컴퓨터에서는 다루기 힘든 것으로 생각되는 양자 컴퓨터에서 해결할 수 있는 많은 문제가 있다는 것입니다.

그것들을 살펴보자. 이 기사에서 설명하기에는 너무 많은 양자 알고리즘이 있으므로 가장 유명하고 역사적으로 중요한 Shor의 알고리즘에만 중점을 둘 것입니다.

#1. 쇼어의 알고리즘

두 개의 큰 숫자가 있고 이를 함께 곱하면 답을 찾는 데 매우 빠르고 효율적이며 고전적인 알고리즘이 있습니다. 그러나 답부터 시작해서 물어보면 이 숫자를 만들기 위해 함께 곱해지는 원래 숫자는 무엇입니까? 훨씬 더 어렵습니다.

이것을 인수분해라고 하며, 이 숫자를 인수라고 부르는데, 이를 찾는 것이 어려운 이유는 가능한 인수의 검색 공간이 너무 크기 때문입니다. 그리고 큰 숫자의 인수를 찾는 데 효율적인 기존 알고리즘이 없습니다.

이러한 이유로 우리는 인터넷 암호화(보안 웹사이트, 이메일, 은행 계좌)에 이 수학적 속성을 사용합니다. 이러한 요소를 알고 있으면 정보를 쉽게 해독할 수 있지만, 그렇지 않은 경우 먼저 해당 요소를 찾아야 하는데, 이는 세계에서 가장 강력한 컴퓨터에서는 다루기 힘든 작업입니다.

쇼어의 알고리즘

이것이 바로 1994년 Peter Shor가 큰 정수의 인수를 효율적으로 찾을 수 있는 빠른 양자 알고리즘을 발표했을 때 상당한 파문을 불러일으킨 이유입니다.

양자 컴퓨팅은 잠재적으로 엄청난 실제 보안 영향을 미칠 수 있는 실제 문제에 대한 최초의 적용이었기 때문에 많은 사람들이 양자 컴퓨팅 아이디어를 진지하게 받아들이기 시작한 순간이었습니다.

하지만 ‘빠른’ 양자 알고리즘이라고 하면 기존 컴퓨터보다 얼마나 빠르고, 얼마나 빠를까요? 이러한 질문에 대답하려면 양자 복잡성 이론의 세계로 잠시 우회할 필요가 있습니다.

양자복잡성 이론

양자 복잡도 이론은 컴퓨터에서 얼마나 잘 실행되는지에 따라 알고리즘을 분류하고 분류하는 계산 복잡도 이론 세계의 하위 분야입니다.

분류는 문제가 커질수록 해결의 난이도가 높아지는 정도에 따라 결정됩니다. 여기서 P 상자 내부의 모든 문제는 기존 컴퓨터에서 쉽게 해결할 수 있지만 P 상자 외부의 모든 문제는 문제를 해결할 수 있는 효율적인 기존 알고리즘이 없다는 것을 의미하며 큰 숫자를 인수분해하는 것도 이러한 문제 중 하나입니다.

그러나 양자 컴퓨터에는 효율적이지만 고전 컴퓨터에는 그렇지 않은 BQP라는 원이 있습니다. 그리고 이것은 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 더 나은 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

앞서 말했듯이 복잡성 이론은 문제가 커질수록 문제를 해결하는 것이 얼마나 어려운지를 살펴봅니다. 따라서 8자리 숫자를 인수분해한 다음 다른 숫자를 추가하면 이전 숫자에 비해 새 숫자를 인수분해하는 것이 얼마나 더 어렵습니까? 두배로 힘든가요?

기하급수적으로 더 어려워지나요? 그리고 점점 더 많은 숫자를 추가함에 따라 추세는 어떻습니까? 이를 복잡도 또는 스케일링이라고 하며, 인수분해의 경우 지수적입니다.

지수에 N이 포함된 것은 기하급수적으로 어렵습니다. 이러한 기하급수적인 문제는 문제가 커질수록 당신을 망치게 되는 문제이며, 컴퓨터 과학의 세계에서는 이러한 가장 어려운 문제를 해결하기 위한 더 나은 알고리즘을 찾으면 존경과 명성을 얻을 수 있습니다.

이에 대한 한 가지 예는 Shor의 알고리즘으로, 양자 컴퓨터의 특수 기능을 활용하여 최고의 고전 알고리즘보다 훨씬 더 나은 스케일링으로 정수 인수분해를 해결할 수 있는 알고리즘을 만들었습니다.

최고의 고전 알고리즘은 지수 함수인 반면, Shor의 알고리즘은 다항식입니다. 이는 일반적으로 복잡성 이론과 컴퓨터 과학의 세계에서 해결 불가능한 문제를 해결 가능한 문제로 변환하기 때문에 매우 중요한 문제입니다.

즉, 사람들이 만들고 있는 양자 컴퓨터가 작동한다면 해결됩니다. 그러나 오늘날의 양자 컴퓨터는 아직 Shor의 알고리즘을 대량으로 실행할 수 없기 때문에 은행 계좌의 보안에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

IBM 퀀텀

그렇게 하려면 약 많은 큐비트가 필요하지만 지금까지 가장 발전된 범용 양자 컴퓨터는 433.

또한 사람들은 정수 인수 분해를 사용하지 않는 양자 후 암호화 체계로 알려진 작업을 진행하고 있으며, 양자 물리학 세계의 또 다른 기술인 양자 암호화로 알려진 암호화 체계도 여기에서 도움이 될 수 있습니다.

지금까지 단 하나의 양자 알고리즘을 살펴보았는데, 각각 속도 향상 수준이 다른 훨씬 더 많은 알고리즘이 있습니다.

#2. 그로버의 알고리즘

또 다른 주목할만한 예는 최고의 기존 알고리즘보다 더 빠르게 구조화되지 않은 데이터 목록을 검색할 수 있는 Grover의 알고리즘입니다.

그러나 여기서는 고전적인 컴퓨터를 잘못 특성화하지 않도록 주의해야 합니다. 그것들은 매우 다재다능한 장치이며, 정수 인수분해와 같은 가장 어려운 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있는 매우 영리한 고전 알고리즘을 누군가가 찾을 수 있다는 것은 말할 것도 없습니다.

사람들은 그럴 가능성이 매우 낮다고 생각하지만, 배제할 수는 없습니다. 또한 정지 문제와 같이 계산 불가능한 문제라고 하는 고전 컴퓨터에서는 해결이 불가능하다는 것을 증명할 수 있는 문제가 있지만 이러한 문제도 양자 컴퓨터에서는 해결이 불가능합니다.

따라서 계산상 클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터는 서로 동일하며 차이점은 모두 실행할 수 있는 알고리즘에서 비롯됩니다. 클래식 컴퓨터에서 양자 컴퓨터를 시뮬레이션할 수도 있고 그 반대의 경우도 가능합니다.

시뮬레이션되는 큐비트 수가 증가하면 클래식 컴퓨터에서 양자 컴퓨터를 시뮬레이션하는 것이 기하급수적으로 더 어려워집니다.

이는 기존 컴퓨터가 양자 시스템을 시뮬레이션하는 데 어려움을 겪기 때문입니다. 그러나 양자 컴퓨터는 이미 양자 시스템이기 때문에 이 문제가 없습니다. 이로 인해 제가 가장 좋아하는 양자 컴퓨터 응용 프로그램인 양자 시뮬레이션이 탄생했습니다.

#삼. 양자 시뮬레이션

양자 시뮬레이션은 화학 반응이나 전자가 다양한 물질에서 어떻게 행동하는지 등을 컴퓨터로 시뮬레이션하는 것입니다. 여기서 양자 컴퓨터는 클래식 컴퓨터가 양자 시스템을 시뮬레이션하는 데 어려움을 겪기 때문에 클래식 컴퓨터보다 속도가 기하급수적으로 향상됩니다.

그러나 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터에서도 최소한의 입자로 양자 시스템을 시뮬레이션하는 것은 어렵습니다. 아직 양자 컴퓨터에서는 이 작업을 수행할 수 없지만 성숙해짐에 따라 주요 목표는 점점 더 큰 양자 시스템을 시뮬레이션하는 것입니다.

여기에는 일부 재료를 초전도체로 만드는 원인을 이해하거나 효율성을 향상시키기 위해 중요한 화학 반응을 연구하는 등 저온에서 이국적인 재료의 거동과 같은 영역이 포함됩니다. 한 가지 예는 비료 생산이 전 세계 탄소 배출량의 약 2%에 기여하므로 이산화탄소를 훨씬 적게 배출하는 방식으로 비료를 생산하는 것을 목표로 합니다.

양자화학 시뮬레이션에 대해 심도있게 학습할 수 있습니다.

양자 시뮬레이션

양자 시뮬레이션의 다른 잠재적 응용 분야에는 태양광 패널 개선, 배터리 개선, 항공우주용 신약, 화학 물질 또는 재료 개발이 포함됩니다.

일반적으로 양자 시뮬레이션은 물리적으로 만들어 실험실에서 테스트하는 대신 양자 컴퓨터 내에서 다양한 재료의 프로토타입을 빠르게 만들고 모든 물리적 매개변수를 테스트할 수 있음을 의미합니다. 이는 훨씬 더 힘들고 비용이 많이 듭니다. 프로세스.

이는 프로세스를 크게 가속화하고 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 아직 일반 컴퓨터보다 실제 문제를 더 잘 해결할 수 있는 양자 컴퓨터가 없기 때문에 이것들은 모두 양자 컴퓨터의 잠재적인 응용이라는 점을 다시 한 번 강조할 가치가 있습니다. 그러나 이러한 문제는 양자 컴퓨터에 적합합니다.

양자 컴퓨터 모델

양자 컴퓨터의 세계에는 다양한 종류의 양자 시스템을 양자 컴퓨터로 전환하는 다양한 접근 방식이 있으며, 제가 이야기해야 할 두 가지 뉘앙스가 있습니다.

회로 모델

회로 모델에는 함께 작동하는 큐비트와 한 번에 몇 개의 큐비트를 조작하여 확인하지 않고 상태를 변경하는 특수 게이트가 있습니다. 그들은 양자 알고리즘을 생성하기 위해 이러한 게이트를 특정 순서로 배치했습니다. 마지막으로 큐비트를 측정하여 필요한 답을 얻습니다.

이미지 출처: 키스킷

단열 양자 컴퓨팅

단열 양자 컴퓨팅에서는 물리학의 기본 동작 중 하나인 물리학의 모든 시스템이 항상 최소 에너지 상태를 향해 움직인다는 사실을 활용합니다. 단열 양자 컴퓨팅은 양자 시스템의 가장 낮은 에너지 상태가 솔루션을 나타내도록 문제를 구성하는 방식으로 작동합니다.

양자 어닐링

양자 어닐링은 보편적인 양자 컴퓨팅 방식은 아니지만 단열 양자 컴퓨팅과 동일한 원리로 작동하며 시스템은 사용자가 제공하는 에너지 환경의 최소 에너지 상태를 찾습니다.

토폴로지 양자 컴퓨팅

이 접근 방식에서 큐비트는 비아벨리안 애니온(non-abelian anyon) 유형인 마요라나 제로 모드 준입자(Majorana zero-mode quasi-particle)라고 불리는 물리학의 실체로부터 구축됩니다. 이들 준입자들은 서로 물리적으로 분리되어 있어 더욱 안정할 것으로 예상된다.

이미지 크레디트 시빌스데일리

건물의 과제

접근 방식이 무엇이든 모두 비슷한 장애물에 직면해 있으므로 먼저 살펴봐야 합니다.

• 결맞음: 양자 시스템을 제어하는 ​​것은 정말 어렵습니다. 외부 세계와 약간의 상호 작용이 있으면 정보가 누출되기 시작하기 때문입니다. 이것을 결맞음이라고 합니다. 큐비트는 물리적인 재료로 만들어지며 이를 제어하고 측정하려면 근처에 다른 물리적인 재료가 필요합니다. 당신의 큐비트는 멍청하다. 그들은 할 수 있는 모든 것과 얽힐 것입니다. 환경과 얽히지 않도록 큐비트를 매우 신중하게 설계해야 합니다.

• 소음: 우주선, 방사선, 열 에너지 또는 악성 입자와 같은 모든 종류의 소음으로부터 큐비트를 보호해야 합니다. 어느 정도의 결맞음과 잡음은 모든 물리적 시스템에서 불가피하며 완전히 제거하는 것은 불가능합니다.

• 확장성: 각 큐비트에 대해 이를 조작하고 측정하려면 여러 개의 와이어가 필요합니다. 더 많은 큐비트를 추가하면 필요한 인프라가 선형적으로 증가하여 상당한 엔지니어링 과제가 발생합니다. 모든 양자 컴퓨터 설계는 규모가 커짐에 따라 이러한 모든 큐비트를 효율적으로 얽히고 제어하고 측정하는 방법을 찾아야 합니다.

• 양자 오류 수정: 양자 오류 수정은 얽힌 여러 큐비트를 함께 사용하여 하나의 잡음 없는 큐비트를 표현함으로써 내결함성 양자 컴퓨터를 만들기 위한 오류 수정 방식입니다. 이를 위해서는 하나의 내결함성 큐비트를 만들기 위해 많은 수의 물리적 큐비트가 필요합니다.

물리적 구현

잠재적으로 구축할 수 있는 양자 시스템이 너무 많기 때문에 양자 컴퓨터의 물리적 구현은 매우 다양합니다. 가장 널리 사용되고 성공적인 접근 방식은 다음과 같습니다.

• 초전도 양자 컴퓨터: 초전도 큐비트는 현재 가장 널리 사용되는 접근 방식입니다. 이러한 큐비트는 조셉슨 접합(Josephson Junction)이라고 불리는 초전도체가 끊어진 초전도 와이어로 만들어집니다. 가장 널리 사용되는 초전도 큐비트 유형은 트랜스몬(transmon)입니다.

• 양자점 양자 컴퓨터: 큐비트는 전자 또는 전자 그룹으로 만들어지며 2단계 시스템은 전자의 스핀 또는 전하로 인코딩됩니다. 이러한 큐비트는 실리콘과 같은 반도체로 만들어집니다.

• 선형 광학 양자 컴퓨팅: 광학 양자 컴퓨터는 빛의 광자를 큐비트로 사용하고 거울, 파장판, 간섭계와 같은 광학 요소를 사용하여 이러한 큐비트에서 작동합니다.

• 트랩된 이온 양자 컴퓨터: 하전된 원자는 큐비트로 사용되며, 이러한 원자는 누락된 전자를 갖고 이온화됩니다. 큐비트를 인코딩하는 2단계 상태는 원자의 특정 에너지 레벨이며, 이는 마이크로파 또는 레이저 빔으로 조작하거나 측정할 수 있습니다.

• 컬러 센터 또는 질소 공극 양자 컴퓨터: 이 큐비트는 다이아몬드나 탄화규소의 질소와 같은 물질에 내장된 원자로 만들어집니다. 그들은 내장된 원자의 핵 스핀을 사용하여 생성되며 전자와 함께 얽혀 있습니다.

• 광학 격자의 중성 원자: 이 접근 방식은 레이저 빔이 십자형으로 배열된 광학 격자에 중성 원자를 포착합니다. 큐비트의 2레벨 시스템은 원자의 초미세 에너지 레벨 또는 여기 상태일 수 있습니다.

이는 양자 컴퓨터를 구축하기 위한 몇 가지 주요 접근 방식이며, 각 접근 방식에는 고유한 특성과 과제가 있습니다. 양자 컴퓨팅은 빠르게 변화하고 있으며 올바른 접근 방식을 선택하는 것이 미래의 성공을 위해 필수적입니다.

양자 컴퓨터의 응용

• 양자 시뮬레이션: 양자 컴퓨터는 복잡한 양자 시스템을 시뮬레이션할 수 있는 잠재력을 갖고 있어 화학 반응, 물질 내 전자의 거동, 다양한 물리적 매개변수를 연구할 수 있습니다. 이는 태양광 패널, 배터리, 의약품 개발, 항공우주 재료 등을 개선하는 데 응용됩니다.

• 양자 알고리즘: Shor의 알고리즘 및 Grover의 알고리즘과 같은 알고리즘은 기존 컴퓨터에서는 다루기 힘든 문제를 해결할 수 있습니다. 여기에는 암호화, 복잡한 시스템 최적화, 기계 학습 및 AI에 대한 응용 프로그램이 있습니다.

• 사이버 보안: 양자 컴퓨터는 기존 암호화 시스템에 위협이 됩니다. 그러나 양자 저항성 암호화 체계 개발을 통해 사이버 보안에도 기여할 수 있습니다. 양자컴퓨팅과 관련된 분야인 양자암호학은 보안을 강화할 수 있다.

• 최적화 문제: 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 복잡한 최적화 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있습니다. 이는 공급망 관리부터 재무 모델링까지 다양한 산업 분야에 적용됩니다.

• 일기 예보 및 기후 변화: 기사에 완전히 자세히 설명되어 있지는 않지만 양자 컴퓨터는 잠재적으로 일기 예보 모델을 개선하고 기후 변화 관련 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 향후 양자컴퓨팅의 혜택을 누릴 수 있는 영역이다.

• 양자 암호화: 양자 암호화는 안전한 통신을 위해 양자 원리를 사용하여 데이터 보안을 강화합니다. 사이버 위협이 증가하는 시대에 이는 매우 중요합니다.

이제 우리는 여기서 과대광고의 가능성에 대해 조금 조심해야 합니다. 양자 컴퓨터가 어떤 용도로 좋을지에 대한 많은 주장은 양자 컴퓨터를 만들기 위해 적극적으로 돈을 모으는 사람들에게서 나오기 때문입니다.

하지만 제가 생각하는 바는 역사적으로 볼 때 새로운 기술이 등장했을 때 그 당시의 사람들은 그것이 무엇에 사용될지 예측하는 데 최고가 아니라는 것입니다.

예를 들어, 최초의 컴퓨터를 발명한 사람들은 인터넷과 그 안에 있는 모든 것을 꿈도 꾸지 않았습니다. 이는 양자컴퓨터에서도 마찬가지일 가능성이 크다.

마지막 생각들

양자 컴퓨터는 나날이 발전하고 있으며, 아직 일상생활에서 사용할 수는 없지만 미래에는 실용화할 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다.

이 글에서는 중첩, 얽힘, 간섭 등 양자 컴퓨터의 기본 개념을 포함해 양자 컴퓨터의 다양한 측면을 다루었습니다.

이어서 Shor의 알고리즘, Grover의 알고리즘을 포함한 양자 알고리즘을 탐구했습니다. 우리는 또한 양자 복잡성 이론과 양자 컴퓨터의 다양한 모델을 탐구했습니다.

이어서 양자 컴퓨팅과 관련된 과제와 실제 구현 문제를 다루었습니다. 마지막으로 우리는 양자 컴퓨터의 광범위한 잠재적 응용 분야를 조사했습니다.

다음으로, 양자 컴퓨팅 FAQ에 대해서도 읽어보실 수 있습니다.