양자 컴퓨터

양자 컴퓨터의 기초가 되는 큐비트를 그림으로 나타내기 위한 블로흐 구면

 

양자 컴퓨터

 

양자 컴퓨터는 얽힘이나 중복과 같은 양자역학 현상을 이용하여 데이터를 처리하는 계산 기계입니다. 이러한 방법을 양자 컴퓨팅이라고도 합니다. 고전적인 컴퓨터에서는 데이터의 양이 비트 단위로 측정됩니다. 양자 컴퓨터에서 데이터의 양은 대기열 비트 단위로 측정됩니다. 양자 계산의 기본 원리는 입자의 양자 특성이 물질에 의해 나타나고 구조화될 수 있고 양자 메커니즘이 고안되고 생성되어 이렇나 물질의 작동이 수행될 수 있다는 사실 때문입니다. 양자 계산은 여전히 실험 초기 단계에 머물러 있지만 양자 수치 계산이 매우 적은 수의 큐빅으로 수행되는지에 대한 연구가 수행되었습니다.

 

양자 정보 통신은 정보 사회의 패러다임을 변화시킨 새로운 기술로 간주하였습니다. 양자 정보 통신을 이용한 양자컴퓨터는 하나의 처리장치에서 여러 계산을 동시에 처리할 수 있어 지금까지의 컴퓨터보다 정보 처리량과 속도가 월등합니다. 그러나 양자 얽힘은 정보 교환을 위해 발생하는 야자 얽힘에 큰 비용이 들고 양자 정보 통산에서 필수적이지만 비용이 많이 드는 얽힘을 최대한 줄이고 부수 정보를 이용한 정보 교환 방법을 개발했습니다.

 

 

 

BQP와 다른 문제 공간의 관계 추정 도식

 

양자 계산 및 계산 복잡도 이론은?

 

양자 컴퓨터와 관련된 계산 복잡성 이론 및 계산 이론에서 비롯된 양자 컴퓨터의 능력으로 알려진 수학적 결과를 검토합니다. 양자 컴퓨터의 언어는 00, 01, 10, 11입니다.

양자 컴퓨터는 BCP라고 하는 효율적인 문제의 그룹으로, 결정된 오류 범위내에서 다항식 시간으로 해결하는 것을 의미합니다. 양자 컴퓨터는 확률적 알고리즘만을 수행하기 때문에 양자 컴퓨터의 BCP는 기존 컴퓨터의 BPA에 해당합니다. BPA는 오류 확률을 1/4로 제한하고 다항식 시간으로 풀 수 있는 일련의 문제로 정의됩니다. 문제에 대한 양자 컴퓨터의 해결은 모든 예제에 대해 높은 확률로 올바른 결과를 얻는다는 것을 의미합니다. 결과가 다항식 시간에 도달하면 문제는 BCP에 속합니다.

BCP는 NP 완전성과 서로 다른 BCP의 진정한 하위 집합으로 추정되지만 아직 입증되지는 않았습니다. 소수 분해 및 이산 로그의 문제는 BCP에 속합니다. 또한 두 문제 모두 BPA가 아닌 NP 문제로 추정되며 NP는 완전히 아닌 것으로 추정되기 때문에 P에 속하지 않습니다. 양자 컴퓨터가 다항 시간에 NP 완전 문제를 풀 수 있다는 잘못된 인식이 널리 퍼졌지만 확실하게 입증된 적은 없습니다. 양자 컴퓨터가 다항식 시간에 NP 완전 문제를 풀 수 없다는 견해가 일반적입니다.

양자 컴퓨터의 연산자는 특정 행렬을 곱하여 벡터를 변경하는 것으로 생각할 수 있습니다. 행렬을 곱하는 연산은 선형 연산입니다. Daniel S. Abrams와 Set Lloyd는 양자 컴퓨터가 비선형을 계산할 수 있다면 NP 완전 문제를 P 완전 문제뿐만 아니라 다항식 시간으로 풀 수 있음을 보여주었습니다. 하지만 그런 기계는 불가능 합니다.

양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 속도가 빠를 수 있지만 기존 컴퓨터로 해결할 수 없는 문제는 충분한 시간과 메모리를 줘도 해결할 수 있습니다. 튜링 기계가 양자 컴퓨터를 시뮬레이션할 수 있기 때문에 양자 컴퓨터는 표준 양자 컴퓨터의 존재와 같은 정적 문제와 같은 결정적이지 않은 문제를 해결할 수 없습니다. 

최근 많은 연구자가 양자역학을 하이퍼 컴퓨팅에 사용할 수 있는지를 연구하기 시작했습니다. 즉, 결정할 수 없는 문제를 해결할 수 있는지를 연구하고 있습니다. 이러한 주장을 이론적으로 가능하지 않은 것으로 보는 회의적인 경해가 많이 있습니다.