양자 컴퓨터란 무엇이며 그 기능은 무엇입니까? 양자 컴퓨터의 실제 적용. 같은 주제의 문제 보기

양자 컴퓨터는 양자 중첩과 양자 얽힘 현상을 이용해 데이터를 전송하고 처리하는 컴퓨팅 장치이다. 본격적인 범용 양자 컴퓨터는 여전히 가상의 장치이며, 많은 입자 및 복잡한 실험 분야에서 양자 이론의 진지한 발전과 관련된 구축 가능성입니다. 이 분야의 발전은 현대 물리학의 최신 발견 및 성과와 관련이 있습니다. 현재까지 복잡도가 낮은 고정 알고리즘을 실행하는 실험 시스템은 실제로 소수에 불과합니다.

Science Alert의 편집자들이 쓴 것처럼, 비엔나 대학의 전문가 그룹은 역사상 최초의 양자 라우터를 개발할 수 있었고 심지어 새로운 장치에 대한 첫 번째 테스트도 수행할 수 있었습니다. 이는 얽힌 광자를 수신할 수 있을 뿐만 아니라 전송할 수도 있는 최초의 장치입니다. 또한 라우터에 사용되는 회로는 양자인터넷을 만들기 위한 기반이 될 수도 있다.

세계는 또 다른 양자 혁명의 직전에 있습니다. 최초의 양자 컴퓨터는 현재 가장 강력한 현대 장치가 해결하는 데 수년이 걸리는 문제를 즉시 해결할 것입니다. 이 작업은 무엇입니까? 양자 알고리즘의 대규모 사용으로 누가 이익을 얻고 누가 위협을 받습니까? 큐비트 중첩이란 무엇입니까? 사람들은 수조 개의 옵션을 거치지 않고 최적의 솔루션을 찾는 방법을 어떻게 배웠습니까? 우리는 "단순히 단지에 대해"라는 제목 아래 이러한 질문에 답합니다.

양자 이론 이전에는 전자기 복사에 관한 고전 이론이 사용되었습니다. 1900 년에 양자를 믿지 않고 가상의 순전히 이론적 구성으로 간주했던 독일 과학자 Max Planck는 가열 된 몸체의 에너지가 부분적으로 방출된다는 사실을 인정해야했습니다. 따라서 이론의 가정은 실험적 관찰과 일치했습니다. 그리고 5년 후, 위대한 알베르트 아인슈타인(Albert Einstein)은 광전 효과를 설명할 때 동일한 접근 방식을 사용했습니다. 빛을 조사하면 금속에 전류가 발생했습니다! 플랑크와 아인슈타인은 그들의 연구를 통해 우리의 세계를 인식할 수 없을 정도로 변화시킬 새로운 과학, 즉 양자 역학의 기초를 마련하고 21세기에 과학자들이 창조에 가까워질 것이라고 상상할 수 없었을 것입니다. 양자 컴퓨터.

처음에는 양자역학을 통해 원자의 구조를 설명할 수 있었고 원자 내부에서 일어나는 과정을 이해하는 데 도움이 되었습니다. 전반적으로 일부 원소의 원자를 다른 원소의 원자(예, 금으로도)로 변환하려는 연금술사의 오랜 꿈이 실현되었습니다. 그리고 아인슈타인의 유명한 공식 E=mc2는 원자력 에너지의 출현으로 이어졌고, 그 결과 원자폭탄이 탄생했습니다.

IBM의 5큐비트 양자 프로세서

뿐만 아니라. 아인슈타인과 영국 물리학자 폴 디랙의 연구 덕분에 20세기 후반에 레이저가 탄생했습니다. 이는 또한 좁은 빔으로 수집된 초순수 빛의 양자 소스이기도 합니다. 레이저 연구는 12명 이상의 과학자에게 노벨상을 안겨주었고, 레이저 자체는 산업용 절단기, 레이저 총에서부터 바코드 스캐너 및 시력 교정에 이르기까지 인간 활동의 거의 모든 영역에서 응용되고 있습니다. 비슷한 시기에 전류의 흐름을 쉽게 제어할 수 있는 물질인 반도체에 대한 연구가 활발히 진행되었습니다. 이를 바탕으로 최초의 트랜지스터가 만들어졌습니다. 나중에 현대 전자 제품의 주요 구성 요소가되었으며, 이것이 없으면 더 이상 우리 삶을 상상할 수 없습니다.

전자 컴퓨팅 기계(컴퓨터)의 발전으로 많은 문제를 빠르고 효율적으로 해결할 수 있게 되었습니다. 그리고 (대량 생산으로 인해) 크기와 비용이 점진적으로 감소하면서 컴퓨터를 모든 가정에 도입할 수 있게 되었습니다. 인터넷의 출현으로 통신을 포함한 컴퓨터 시스템에 대한 의존도는 더욱 커졌습니다.

리차드 파인만

의존도가 증가하고 컴퓨팅 능력이 지속적으로 증가하고 있지만, 컴퓨터의 뛰어난 성능에도 불구하고 컴퓨터가 우리가 직면한 모든 문제를 해결할 수 없었다는 점을 인정해야 할 때가 왔습니다. 유명한 물리학자 리차드 파인만(Richard Feynman)은 이에 대해 처음으로 이야기한 사람 중 한 명이었습니다. 1981년 한 회의에서 그는 일반 컴퓨터에서 실제 물리적 시스템을 정확하게 계산하는 것이 근본적으로 불가능하다고 말했습니다. 그것은 양자 특성에 관한 것입니다! 미시적 효과는 양자 역학으로 쉽게 설명되지만 우리가 익숙한 고전 역학으로는 매우 잘 설명되지 않습니다. 즉, 큰 물체의 동작을 설명합니다. 그 대안으로 파인만은 양자 컴퓨터를 사용하여 물리적 시스템을 계산할 것을 제안했습니다.

양자컴퓨터란 무엇이며, 우리가 익숙한 컴퓨터와 어떻게 다른가요? 그것은 우리가 정보를 어떻게 제시하는지에 관한 것입니다.

기존 컴퓨터에서 비트(0과 1)가 이 기능을 담당하는 경우 양자 컴퓨터에서는 양자 비트(약어로 큐비트)로 대체됩니다. 큐비트 자체는 상당히 간단한 것입니다. 큐비트는 여전히 0과 1이라는 두 가지 기본 값(또는 양자 역학에서 말하는 상태)을 가질 수 있습니다. 그러나 "중첩"이라는 양자 객체의 속성 덕분에 큐비트는 모든 값을 가질 수 있습니다. ​​그것은 기본적인 것들의 조합입니다. 더욱이, 그것의 양자적 특성은 그것이 동시에 이 모든 상태에 있을 수 있게 해줍니다.

이것이 큐비트를 사용한 양자 컴퓨팅의 병렬성입니다. 모든 것이 한 번에 발생합니다. 더 이상 시스템 상태에 대해 가능한 모든 옵션을 검토할 필요가 없으며 이것이 바로 일반 컴퓨터가 수행하는 작업입니다. 대규모 데이터베이스 검색, 최적 경로 도출, 신약 개발 등은 양자 알고리즘을 통해 몇 배 더 빠르게 해결할 수 있는 문제의 일부에 불과합니다. 이것은 정답을 찾기 위해 엄청난 수의 옵션을 거쳐야 하는 작업입니다.

또한 시스템의 정확한 상태를 설명하기 위해 더 이상 엄청난 컴퓨팅 성능과 RAM 용량이 필요하지 않습니다. 100개의 입자로 구성된 시스템을 계산하려면 수조 비트가 아니라 100큐비트이면 충분하기 때문입니다. 더욱이 (실제 복잡한 시스템에서와 같이) 입자 수가 증가함에 따라 이러한 차이는 더욱 커집니다.

열거 문제 중 하나는 명백한 쓸모가 없다는 점에서 두드러졌습니다. 즉, 큰 숫자를 소인수(즉, 자신과 하나로만 나눌 수 있음)로 분해하는 것입니다. 이것을 "인수분해"라고 합니다. 사실 일반 컴퓨터는 매우 큰 숫자라도 매우 빠르게 숫자를 곱할 수 있습니다. 그러나 기존 컴퓨터는 두 개의 소수를 원래 인수로 곱한 결과로 발생하는 큰 수를 분해하는 역 문제를 매우 제대로 처리하지 못합니다. 예를 들어, 256자리 숫자를 두 가지 요소로 분해하려면 가장 강력한 컴퓨터라도 12년 이상이 필요합니다. 하지만 이 문제를 몇 분 안에 해결할 수 있는 양자 알고리즘은 1997년 영국 수학자 피터 쇼어(Peter Shor)에 의해 발명되었습니다.

Shor의 알고리즘의 출현으로 과학계는 심각한 문제에 직면했습니다. 1970년대 후반, 인수분해 문제의 복잡성을 기반으로 암호화 과학자들은 널리 퍼진 데이터 암호화 알고리즘을 만들었습니다. 특히 이 알고리즘의 도움으로 비밀번호, 개인 서신, 은행 및 금융 거래 등 인터넷의 데이터를 보호하기 시작했습니다. 그리고 수년간의 성공적인 사용 끝에 갑자기 이런 방식으로 암호화된 정보가 양자 컴퓨터에서 실행되는 Shor의 알고리즘의 쉬운 대상이 된다는 사실이 밝혀졌습니다. 도움을 받아 암호를 해독하는 데는 몇 분밖에 걸리지 않습니다. 한 가지 좋은 점은 치명적인 알고리즘을 실행할 수 있는 양자 컴퓨터가 아직 만들어지지 않았다는 것입니다.

한편, 전 세계적으로 수십 개의 과학 그룹과 실험실이 큐비트에 대한 실험적 연구와 큐비트로부터 양자 컴퓨터를 만들 수 있는 가능성에 참여하기 시작했습니다. 결국, 이론적으로 큐비트를 발명하는 것과 그것을 현실로 가져오는 것은 전혀 다른 일입니다. 이를 위해서는 큐비트의 기본 상태(0과 1)로 사용할 수 있는 두 가지 양자 수준을 갖춘 적합한 물리적 시스템을 찾아야 했습니다. 파인만 자신은 자신의 선구적인 기사에서 이러한 목적을 위해 서로 다른 방향으로 꼬인 광자를 사용할 것을 제안했지만, 실험적으로 생성된 최초의 큐비트는 1995년 특수 트랩에 포획된 이온이었습니다. 이온 뒤에는 원자핵, 전자, 광자, 결정 결함, 초전도 회로 등 다양한 물리적 구현이 뒤따랐으며 모두 요구 사항을 충족했습니다.

이러한 다양성에는 장점이 있었습니다. 치열한 경쟁으로 인해 다양한 과학 그룹은 더욱 발전된 큐비트를 만들고 이를 통해 더욱 복잡한 회로를 구축했습니다. 큐비트에는 수명과 함께 작동하도록 만들 수 있는 큐비트 수라는 두 가지 주요 경쟁 매개변수가 있었습니다.

인공양자시스템 연구실 직원

큐비트의 수명은 취약한 양자 상태가 큐비트에 저장되는 기간을 결정합니다. 이는 결국 큐비트가 "죽기" 전에 큐비트에서 수행할 수 있는 계산 작업 수를 결정했습니다.

양자 알고리즘의 효율적인 작동을 위해서는 하나의 큐비트가 아니라 최소 100개의 큐비트가 필요하고 함께 작동해야 했습니다. 문제는 큐비트가 서로 옆에 있는 것을 별로 좋아하지 않고 수명을 극적으로 단축함으로써 항의했다는 것입니다. 이러한 큐비트의 비호환성을 해결하기 위해 과학자들은 온갖 종류의 트릭을 사용해야 했습니다. 그러나 현재까지 과학자들은 최대 10~20큐비트를 함께 작동하는 데 성공했습니다.

따라서 암호학자들은 기쁘게도 양자 컴퓨터는 여전히 미래의 일입니다. 한때 생각했던 것만큼 전혀 멀지는 않지만, 양자 컴퓨터의 개발이 전략적으로 중요한 문제인 Intel, IBM, Google과 같은 대기업과 개별 국가가 모두 있기 때문입니다. 창작에 적극적으로 참여합니다.

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불과 5년 전만 해도 양자컴퓨터는 양자물리학 분야 전문가들만이 알고 있었다. 그러나 최근 몇 년 동안 인터넷과 양자 컴퓨팅에 관한 전문 출판물의 출판물 수가 기하급수적으로 증가했습니다. 양자컴퓨팅이라는 주제가 대중화되면서 현실과 항상 일치하지 않는 다양한 의견이 생겨났습니다.
이 기사에서 우리는 양자 컴퓨터가 무엇인지, 그리고 이 분야의 현대적 발전이 어떤 단계에 있는지 가능한 한 명확하게 이야기하려고 노력할 것입니다.

현대 컴퓨터의 제한된 기능

양자 컴퓨터와 양자 컴퓨팅은 마이크로프로세서 제작을 위한 실리콘 기술의 대안으로 자주 거론되는데, 일반적으로 이는 전적으로 사실이 아닙니다. 사실, 우리는 왜 현대 컴퓨터 기술에 대한 대안을 찾아야 합니까? 컴퓨터 산업의 전체 역사에서 볼 수 있듯이 프로세서의 컴퓨팅 성능은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이렇게 빠른 속도로 발전하는 산업은 없습니다. 일반적으로 프로세서의 컴퓨팅 성능 증가율에 대해 이야기할 때 그들은 1965년 4월, 즉 최초의 집적 회로(IC)가 발명된 지 불과 6년 만에 도출된 소위 고든 무어의 법칙을 회상합니다. .

Electronics 잡지의 요청으로 Gordon Moore는 출판 35주년을 기념하는 기사를 썼습니다. 그는 향후 10년 동안 반도체 소자가 어떻게 발전할 것인지 예측했다. 고든 무어는 1959년부터 지난 6년 동안 반도체 소자의 발전 속도와 경제적 요인을 분석한 결과, 1975년에는 하나의 집적회로에 들어가는 트랜지스터의 수가 6만 5천개에 달할 것이라고 예측했다.

실제로 무어의 예측에 따르면 단일 칩에 들어가는 트랜지스터의 수는 10년 안에 1000배 이상 증가할 것으로 예상됐다. 동시에 이는 한 칩에 들어가는 트랜지스터의 수가 매년 두 배로 늘어나야 한다는 것을 의미했습니다.

그 후 (현실과 연관시키기 위해) 무어의 법칙이 조정되었지만 의미는 변하지 않았습니다. 미세 회로의 트랜지스터 수가 기하 급수적으로 증가했습니다. 당연히 칩의 트랜지스터 밀도를 높이는 것은 트랜지스터 자체의 크기를 줄여야 가능합니다. 이와 관련하여, 관련된 질문은 트랜지스터의 크기를 어느 정도까지 줄일 수 있는가 하는 것입니다. 이미 프로세서의 개별 트랜지스터 요소 크기는 원자 크기와 비슷합니다. 예를 들어 게이트 유전체를 전하 전송 채널에서 분리하는 이산화물 층의 너비는 수십 원자 층에 불과합니다. 트랜지스터의 크기를 더 이상 줄일 수 없게 만드는 순전히 물리적인 한계가 있다는 것은 분명합니다. 미래에는 기하학적 구조와 구조가 약간 다를 것이라고 가정하더라도 크기가 10-8cm(수소 원자의 직경) 미만이고 작동하는 트랜지스터 또는 유사한 요소를 만드는 것은 이론적으로 불가능합니다. 10 15Hz 이상의 주파수(원자 전이 주파수). 그러므로 우리가 원하든 원하지 않든 무어의 법칙이 보존되어야 하는 날은 불가피하다(물론 그것이 다시 한 번 수정되지 않는 한).

트랜지스터의 크기를 줄여 프로세서의 컴퓨팅 성능을 높일 수 있는 제한된 가능성은 기존 실리콘 프로세서의 병목 현상 중 하나일 뿐입니다.

나중에 살펴보겠지만 양자 컴퓨터는 프로세서 기본 요소의 소형화 문제를 해결하려는 시도를 나타내지 않습니다.

트랜지스터의 소형화 문제 해결, 마이크로 전자공학의 요소 기반을 만들기 위한 새로운 재료 검색, 약 20nm 값을 갖는 De Broglie 파장에 필적하는 특성 크기를 가진 장치에 대한 새로운 물리적 원리 검색 등의 문제 거의 20년 동안 의제였습니다. 그들의 해결책의 결과로 나노기술이 개발되었습니다. 나노전자소자 분야로 전환하는 동안 직면하게 되는 심각한 문제는 계산 작업 중 에너지 소실이 감소한다는 점입니다. 에너지 소산을 수반하지 않는 "논리적으로 가역적"인 작업의 가능성에 대한 아이디어는 1961년 R. Landauer에 의해 처음 표현되었습니다. 이 문제를 해결하기 위한 중요한 단계는 1982년 Charles Bennett에 의해 이루어졌습니다. 그는 범용 디지털 컴퓨터가 정보 입력의 되돌릴 수 없는 주변 프로세스로 인해 에너지가 소실되는 방식으로 논리적, 열역학적으로 가역적인 게이트 위에 구축될 수 있음을 이론적으로 입증했습니다. 기계에 ( 초기 상태 준비) 그에 따라 출력 (결과 읽기). 일반적인 가역성 범용 밸브에는 Fredkin 및 Toffoli 밸브가 포함됩니다.

클래식 컴퓨터의 또 다른 문제는 폰 노이만 아키텍처 자체와 모든 최신 프로세서의 이진 논리에 있습니다. Charles Babbage의 분석 엔진부터 최신 슈퍼컴퓨터까지 모든 컴퓨터는 지난 세기 40년대에 개발된 것과 동일한 원리(폰 노이만 아키텍처)를 기반으로 합니다.

소프트웨어 수준의 모든 컴퓨터는 비트(0 또는 1 값을 갖는 변수)로 작동합니다. 논리 게이트를 사용하면 비트에 대한 논리 연산이 수행되므로 출력에서 ​​특정 최종 상태를 얻을 수 있습니다. 변수의 상태 변경은 각각 적은 수의 비트를 사용하는 일련의 작업을 정의하는 프로그램을 사용하여 수행됩니다.

기존 프로세서는 프로그램을 순차적으로 실행합니다. 다중 프로세서 시스템, 다중 코어 프로세서 및 병렬성 수준을 높이기 위한 다양한 기술이 존재함에도 불구하고 von Neumann 아키텍처를 기반으로 구축된 모든 컴퓨터는 순차적 명령 실행 모드를 갖춘 장치입니다. 모든 최신 프로세서는 명령과 데이터를 처리하기 위해 메모리에서 명령과 데이터를 가져오고 선택한 데이터에 대한 명령을 실행하는 알고리즘을 구현합니다. 이 주기는 엄청난 속도로 여러 번 반복됩니다.

그러나 폰 노이만 아키텍처는 최신 PC의 컴퓨팅 성능을 높이는 능력을 제한합니다. 현대 PC의 능력을 넘어서는 작업의 전형적인 예는 정수를 소인수로 분해하는 것입니다(소인수는 그 자체로 나누어지고 나머지 없이 1이 되는 인자입니다).

숫자를 소인수로 인수분해하려는 경우 엑스, 데 N문자를 이진 표기법으로 사용하는 경우 이 문제를 해결하는 확실한 방법은 2부터 숫자로 순차적으로 나누는 것입니다. 이렇게 하려면 2 n/2 옵션을 거쳐야 합니다. 예를 들어, 100,000자(이진 표기법)로 구성된 숫자를 고려하고 있다면 3x10 15,051 옵션을 거쳐야 합니다. 한 번의 검색에 하나의 프로세서 사이클이 필요하다고 가정하면 3GHz의 속도로 모든 숫자를 검색하는 데는 지구의 나이를 초과하는 시간이 걸립니다. 그러나 exp( N 1/3) 단계이지만, 이 경우에도 현대 슈퍼컴퓨터 한 대도 백만 자리의 숫자를 인수분해하는 작업을 처리할 수 없습니다.

숫자를 소인수로 인수분해하는 문제는 다항식 시간(NP-완전 문제 - 비결정론적 다항식-시간 완료)에서 해결되지 않는다고 하는 문제 클래스에 속합니다. 이러한 문제는 비트 수에 따라 시간 다항식으로 고전적인 컴퓨터에서 풀 수 없다는 의미에서 계산 불가능한 문제 클래스에 포함됩니다. N, 작업을 나타냅니다. 숫자를 소인수로 분해하는 것에 대해 이야기하면 비트 수가 증가함에 따라 문제를 해결하는 데 필요한 시간이 다항식으로 증가하는 것이 아니라 기하급수적으로 증가합니다.

앞으로 우리는 양자 컴퓨팅이 다항식 시간에 NP 완전 문제를 해결할 수 있는 전망과 연관되어 있음을 주목합니다.

양자물리학

물론 양자 물리학은 현대 컴퓨터의 기본 기반이라고 불리는 것과 느슨하게 관련되어 있습니다. 그러나 양자컴퓨터에 관해 이야기할 때 양자물리학의 특정 용어를 언급하지 않는 것은 도저히 불가능하다. L.D. Landau와 E.M. Lifshitz의 전설적인 제3권 "이론 물리학"을 모든 사람이 공부한 것은 아니며, 파동 함수 및 슈뢰딩거 방정식과 같은 많은 개념은 다른 세계에서 온 것입니다. 양자 역학의 특정 수학적 장치에 관해서는 이것은 견고한 공식과 모호한 단어입니다. 따라서 우리는 가능하다면 텐서 분석 및 기타 양자 역학의 세부 사항을 피하면서 일반적으로 접근 가능한 수준의 표현을 고수하려고 노력할 것입니다.

대다수의 사람들에게 양자역학은 이해를 초월합니다. 요점은 복잡한 수학적 장치에 있는 것이 아니라 양자 역학의 법칙이 비논리적이고 잠재의식적인 연관성이 없다는 사실에 있습니다. 상상하는 것은 불가능합니다. 그러나 양자역학의 비논리성과 이 비논리성으로부터 조화로운 논리의 역설적인 탄생에 대한 분석은 많은 철학자들의 몫입니다. 우리는 양자컴퓨팅의 본질을 이해하는 데 필요한 정도까지만 양자역학의 측면을 다룰 것입니다.

양자물리학의 역사는 1900년 12월 14일에 시작되었다. 독일의 물리학자이자 미래의 노벨상 수상자인 막스 플랑크(Max Planck)가 베를린 물리학회 회의에서 열 복사의 양자 특성에 대한 근본적인 발견에 관해 보고한 날이 바로 이날이었습니다. 이것이 물리학에서 에너지 양자의 개념이 나타난 방식이며, 다른 기본 상수 중 플랑크 상수입니다.

플랑크의 발견과 알베르트 아인슈타인의 광전 효과 이론은 1905년에 나타났으며, 1913년에 닐스 보어가 원자 스펙트럼에 관한 최초의 양자 이론을 창안함으로써 양자 이론의 창조와 급속한 발전, 양자에 대한 실험적 연구를 자극했습니다. 현상.

이미 1926년에 Erwin Schrödinger는 그의 유명한 파동 방정식을 공식화했고, Enrico Fermi와 Paul Dirac은 개별 양자 상태의 채우기를 고려하여 전자 가스에 대한 양자 통계 분포를 얻었습니다.

1928년 펠릭스 블로흐(Felix Bloch)는 결정 격자의 외부 주기장에서 전자 운동의 양자역학적 문제를 분석하여 결정질 고체의 전자 에너지 스펙트럼이 밴드 구조를 가지고 있음을 보여주었습니다. 사실, 이것은 물리학의 새로운 방향, 즉 고체 이론의 시작이었습니다.

20세기 전체는 양자 물리학과 양자 이론이 선조가 된 물리학의 모든 분야가 집중적으로 발전한 시기입니다.

양자컴퓨팅의 등장

양자컴퓨팅을 활용하겠다는 아이디어는 소련의 수학자 Yu.I가 처음 표현했다. 마닌은 1980년에 그의 유명한 논문 "계산 가능하고 계산 불가능"에서 이렇게 말했습니다. 사실, 그의 연구에 대한 관심은 불과 2년 후인 1982년 미국 이론 물리학자 노벨상 수상자 Richard Feynman이 동일한 주제에 대한 기사를 출판한 후 발생했습니다. 그는 특정 양자 역학적 작업이 정확히 기존 컴퓨터로 전송될 수 없다는 점에 주목했습니다. 이러한 관찰을 통해 그는 그러한 계산이 양자 연산을 사용하여 수행되면 더 효율적일 수 있다고 믿게 되었습니다.

예를 들어, 다음으로 구성된 양자 시스템의 상태를 변경하는 양자역학적 문제를 생각해 보세요. N일정 시간 동안 회전합니다. 양자 이론의 수학적 장치의 세부 사항을 조사하지 않고 우리는 시스템의 일반적인 상태에 주목합니다. N스핀은 2n차원 복소 공간의 벡터로 설명되고, 상태 변화는 2nx2n 크기의 단위 행렬로 설명됩니다. 고려 중인 기간이 매우 짧은 경우 매트릭스는 매우 간단하게 구성되며 스핀 간의 상호 작용을 알 수 있어 각 요소를 쉽게 계산할 수 있습니다. 장기간에 걸쳐 시스템 상태의 변화를 알아야 하는 경우 이러한 행렬을 곱해야 하며 이를 위해서는 기하급수적으로 많은 작업이 필요합니다. 다시 우리는 클래식 컴퓨터에서는 다항식 시간 내에 풀 수 없는 PN-완전 문제에 직면하게 됩니다. 현재로서는 이 계산을 단순화할 수 있는 방법이 없으며, 양자역학을 모델링하는 것은 기하급수적으로 어려운 수학적 문제일 가능성이 높습니다. 그러나 고전 컴퓨터가 양자 문제를 해결할 수 없다면 아마도 양자 시스템 자체를 이러한 목적으로 사용하는 것이 바람직할까요? 그리고 이것이 실제로 가능하다면 양자 시스템이 다른 컴퓨팅 문제를 해결하는 데 적합합니까? Feynman과 Manin도 비슷한 질문을 고려했습니다.

이미 1985년에 David Deutsch는 양자 기계의 구체적인 수학적 모델을 제안했습니다.

그러나 90년대 중반까지 양자컴퓨팅 분야의 발전은 다소 부진했다. 양자 컴퓨터의 실제 구현은 매우 어려운 것으로 입증되었습니다. 또한 과학계는 양자 연산이 특정 계산 문제의 해결 속도를 높일 수 있다는 사실에 대해 비관적이었습니다. 이는 1994년 미국 수학자 피터 쇼어(Peter Shor)가 양자 컴퓨터를 위한 분해 알고리즘을 제안할 때까지 계속되었습니다. N-다음에 따라 시간 다항식의 소인수로 숫자를 N(양자 인수분해 알고리즘). Shor의 양자 인수분해 알고리즘은 양자 컴퓨팅 방법의 집중적인 개발과 일부 NP 문제를 해결할 수 있는 알고리즘의 출현을 가져온 주요 요인 중 하나가 되었습니다.

당연히 질문이 생깁니다. 실제로 Shor가 제안한 양자 인수분해 알고리즘이 왜 그러한 결과를 가져왔습니까? 사실 숫자를 소인수로 분해하는 문제는 암호화, 특히 널리 사용되는 RSA 암호화 시스템과 직접적으로 관련되어 있습니다. 숫자를 다항식 시간의 소인수로 인수분해할 수 있는 양자 컴퓨터는 이론적으로 RSA와 같은 널리 사용되는 암호화 알고리즘을 사용하여 인코딩된 메시지를 해독할 수 있습니다. 지금까지 이 알고리즘은 상대적으로 신뢰할 수 있는 것으로 간주되었습니다. 왜냐하면 기존 컴퓨터에서는 숫자를 소인수로 인수분해하는 효율적인 방법이 현재 알려져 있지 않기 때문입니다. Shor는 인수분해를 가능하게 하는 양자 알고리즘을 생각해냈습니다. N-디지털 번호 N 3 (로그 N) k 단계( 케이=const). 당연히 이러한 알고리즘을 실제로 구현하면 암호 키 선택, 전자 서명 위조 등이 가능해지기 때문에 긍정적인 결과보다 부정적인 결과가 더 클 수 있습니다. 그러나 실제 양자 컴퓨터의 실제 구현은 아직 멀기 때문에 향후 10년 동안 양자 컴퓨터를 사용하면 코드가 깨질 수 있다는 두려움이 없습니다.

양자 컴퓨팅의 아이디어

따라서 양자컴퓨팅의 역사에 대한 간략한 설명을 마친 후, 그 본질을 고찰해 볼 수 있습니다. 양자 컴퓨팅의 아이디어(구현은 아님)는 매우 간단하고 흥미롭습니다. 그러나 피상적인 이해를 위해서라도 양자물리학의 몇 가지 구체적인 개념에 익숙해질 필요가 있습니다.

상태 벡터와 중첩 원리의 일반화된 양자 개념을 고려하기 전에 편광된 광자의 간단한 예를 살펴보겠습니다. 편광된 광자는 2레벨 양자 시스템의 한 예입니다. 광자의 편광 상태는 편광 방향을 결정하는 상태 벡터로 지정할 수 있습니다. 광자의 편광은 위쪽이나 아래쪽으로 향할 수 있으므로 |1과 |0으로 표시되는 두 가지 주요 또는 기본 상태를 나타냅니다.

이러한 표기법(bra/cat 표기법)은 Dirac에 의해 도입되었으며 엄격한 수학적 정의(기본 상태 벡터)를 갖고 있으며 이를 사용하여 작업하기 위한 규칙을 결정합니다. 그러나 수학적 정글에 빠져들지 않기 위해 우리는 다음을 고려하지 않습니다. 세부적인 미묘함.

편광된 광자로 돌아가서 기본 상태에 따라 수평 및 수직뿐만 아니라 상호 직교하는 편광 방향도 선택할 수 있습니다. 기본 상태의 의미는 임의의 임의의 편광이 기본 상태의 선형 조합, 즉 a|1+b|0으로 표현될 수 있다는 것입니다. 우리는 편광 방향에만 관심이 있으므로(편광의 크기는 중요하지 않음) 상태 벡터는 단위, 즉 |a| 2 +|b| 2 = 1.

이제 광자 분극이 포함된 예를 임의의 2레벨 양자 시스템으로 일반화해 보겠습니다.

기본 직교 상태 |1과 |0을 특징으로 하는 임의의 2단계 양자 시스템이 있다고 가정합니다. 양자역학의 법칙(중첩 원리)에 따르면, 양자 시스템의 가능한 상태는 중첩 y = a|1+b|0이 될 수도 있습니다. 여기서 a와 b는 진폭이라고 하는 복소수입니다. 고전 물리학에는 중첩 상태와 유사한 것이 없다는 점에 유의하십시오.

양자역학의 기본 가정 중 하나는 양자 시스템의 상태를 측정하려면 시스템이 파괴되어야 한다는 것입니다. 즉, 양자 물리학의 모든 측정 프로세스는 시스템의 초기 상태를 위반하고 이를 새로운 상태로 전환합니다. 이 진술을 이해하는 것은 그리 쉽지 않으므로 더 자세히 살펴 보겠습니다.

일반적으로 양자물리학에서 측정의 개념은 특별한 역할을 하며, 고전적 의미의 측정으로 간주되어서는 안 된다. 양자 시스템의 측정은 "고전" 개체, 즉 고전 물리학의 법칙을 따르는 개체와 상호 작용할 때마다 발생합니다. 이러한 상호작용의 결과로 양자계의 상태가 변하는데, 이러한 변화의 성질과 크기는 양자계의 상태에 따라 달라지므로 양자계의 정량적 특성으로 작용할 수 있다.

이와 관련하여 고전 물체를 일반적으로 장치라고 하며 양자 시스템과 상호 작용하는 과정을 측정이라고 합니다. 이는 관찰자가 참여하는 측정 과정을 전혀 의미하지 않는다는 점을 강조해야 합니다. 양자 물리학에서 측정이란 관찰자에 추가로, 그리고 독립적으로 발생하는 고전 물체와 양자 물체 사이의 상호 작용 과정을 의미합니다. 양자 물리학에서 측정의 역할에 대한 설명은 Niels Bohr의 것입니다.

따라서 양자 시스템을 측정하려면 고전적인 물체를 사용하여 어떻게든 작동해야 하며, 그 후에는 원래 상태가 중단됩니다. 또한 측정 결과에 따라 양자 시스템이 기본 상태 중 하나로 전환될 것이라고 주장할 수 있습니다. 예를 들어, 2레벨 양자 시스템을 측정하려면 최소한 2레벨 클래식 개체, 즉 0과 1의 두 가지 가능한 값을 취할 수 있는 클래식 개체가 필요합니다. 측정 과정에서 양자 상태 시스템은 기저 벡터 중 하나로 변환되며, 클래식 개체가 0과 같은 값을 취하면 양자 개체는 상태 |0으로 변환되고, 클래식 개체가 1과 같은 값을 취하면 양자 개체는 |1 상태로 변환됩니다.

따라서 양자 2단계 시스템은 무한한 수의 중첩 상태에 있을 수 있지만 측정 결과 가능한 두 가지 기본 상태 중 하나만 사용됩니다. 진폭 계수 제곱 |a| 2는 기본 상태 |1에서 시스템을 감지(측정)할 확률을 결정하고 진폭 모듈의 제곱 |b| 2 - 기본 상태 |0.

그러나 편광된 광자를 사용한 예로 돌아가 보겠습니다. 광자의 상태(편광)를 측정하려면 고전적인 기저(1,0)를 갖춘 고전적인 장치가 필요합니다. 그러면 광자 a|1+b|0의 편광 상태는 확률 |a|로 1(수평 편광)로 정의됩니다. 2 및 0(수직 편광)으로 확률 |b| 2.

양자 시스템을 측정하면 기본 상태 중 하나로 이어져 중첩이 파괴되므로(예를 들어 측정 중에 |1과 같은 값이 얻어짐) 이는 측정 결과로 양자 시스템이 다음과 같이 됨을 의미합니다. 새로운 양자 상태로 전환하고 다음 측정에서 100% 확률로 값 |1을 얻습니다.

2레벨 양자 시스템의 상태 벡터는 2레벨 시스템의 양자 상태 y의 파동 함수, 또는 양자 컴퓨팅의 해석에서는 큐비트(양자 비트, 큐비트)라고도 합니다. 두 개의 논리 값만 사용할 수 있는 기존 비트와 달리 큐비트는 양자 개체이며 중첩에 의해 결정되는 상태 수는 무제한입니다. 그러나 큐비트 측정 결과는 항상 두 가지 가능한 값 중 하나로 이어진다는 점을 다시 한 번 강조합니다.

이제 두 개의 큐비트로 구성된 시스템을 생각해 보세요. 각각을 측정하면 0 또는 1의 고전적 개체 값을 얻을 수 있습니다. 따라서 두 개의 큐비트 시스템에는 00, 01, 10 및 11의 네 가지 고전적 상태가 있습니다. 기본 양자 상태: |00, |01, |10 및 |11. 해당 양자 상태 벡터는 다음과 같이 작성됩니다. ㅏ|00+비|01+ 씨|10+ 디|11, 여기서 | ㅏ| 2 - 측정 중 값 00을 얻을 확률 | 비| 2 - 값 01을 얻을 확률 등

일반적으로 양자 시스템이 다음으로 구성된다면 엘큐빗이면 2개 엘가능한 고전적 상태, 각각은 어느 정도 확률로 측정될 수 있습니다. 이러한 양자 시스템의 상태 함수는 다음과 같이 작성됩니다.

어디 | N- 기본 양자 상태(예: 상태 |001101 및 | 씨N| 2 - 기본 상태에 있을 확률 | N.

양자 시스템의 중첩 상태를 변화시키기 위해서는 각 큐비트에 선택적인 외부 영향을 구현해야 한다. 수학적 관점에서 이러한 변환은 크기 2의 단위 행렬로 표현됩니다. 엘 x2 엘. 결과적으로 새로운 양자 중첩 상태가 얻어집니다.

양자 컴퓨터의 구조

우리가 고려한 양자 시스템의 중첩 상태에 대한 변환은 다음과 같습니다. 엘큐비트는 본질적으로 양자 컴퓨터의 모델입니다. 예를 들어, 양자 컴퓨팅을 구현하는 더 간단한 예를 생각해 보십시오. 우리가 다음과 같은 시스템을 가지고 있다고 가정해보자. 엘큐비트는 각각 이상적으로 외부 세계와 격리되어 있습니다. 매 순간마다 임의의 큐비트 2개를 선택하고 4x4 크기의 단일 행렬을 사용하여 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 영향의 순서는 일종의 양자 컴퓨터 프로그램입니다.

양자 회로를 계산에 사용하려면 입력 데이터를 입력하고 계산을 수행하고 결과를 읽을 수 있어야 합니다. 따라서 모든 양자 컴퓨터(그림 참조)의 회로도에는 데이터 입력을 위한 양자 레지스터, 데이터 변환을 위한 양자 프로세서 및 데이터 읽기 장치와 같은 기능 블록이 포함되어야 합니다.

양자 레지스터는 특정 숫자의 모음입니다. 엘큐비트 컴퓨터에 정보를 입력하기 전에 양자 레지스터의 모든 큐비트를 기본 상태 |0으로 가져와야 합니다. 이 작업을 준비 또는 초기화라고 합니다. 다음으로, 특정 큐비트(모두는 아님)는 선택적인 외부 영향(예: 기존 컴퓨터에 의해 제어되는 외부 전자기장의 펄스 사용)을 받게 되며, 이는 큐비트의 값을 변경합니다. 즉, 상태 |0에서 상태 |0으로 이동합니다. 상태 |1. 이 경우 전체 양자 레지스터의 상태는 기본 상태의 중첩으로 전환됩니다 | N즉, 초기 순간의 양자 레지스터 상태는 다음 함수에 의해 결정됩니다.

이 중첩 상태는 숫자의 이진 표현에 사용될 수 있음이 분명합니다. N.

양자 프로세서에서 입력 데이터는 수학적 관점에서 전체 레지스터의 상태에 작용하는 단위 변환으로 설명되는 일련의 양자 논리 연산을 거칩니다. 결과적으로 특정 수의 양자 프로세서 사이클 후에 시스템의 초기 양자 상태는 다음 형식의 새로운 중첩이 됩니다.

양자 프로세서에 관해 말하면서 중요한 점 하나를 언급할 필요가 있습니다. 계산을 구성하려면 두 가지 기본 논리 부울 연산만으로 충분하다는 것이 밝혀졌습니다. 기본적인 양자 연산을 사용하면 컴퓨터를 구성하는 일반적인 논리 게이트의 동작을 모방하는 것이 가능합니다. 미시적 수준의 양자 물리학 법칙은 선형적이고 가역적이므로 개별 큐비트(양자 게이트)의 양자 상태로 작업을 수행하는 해당 양자 논리 장치는 논리적, 열역학적으로 가역적인 것으로 나타났습니다. 양자 게이트는 해당 가역적 클래식 게이트와 유사하지만, 이와는 달리 상태 중첩에 대한 단일 연산을 수행할 수 있습니다. 큐비트에 대한 단일 논리 연산의 구현은 클래식 컴퓨터에 의해 제어되는 적절한 외부 영향을 사용하여 수행되어야 합니다.

양자 컴퓨터의 개략적 구조

양자 컴퓨터에서 변환을 구현한 후 새로운 중첩 함수는 양자 프로세서에서 계산한 결과입니다. 남은 것은 양자 시스템의 값이 측정되는 획득된 값을 계산하는 것입니다. 결과적으로 0과 1의 시퀀스가 ​​형성되며 측정의 확률적 특성으로 인해 무엇이든 될 수 있습니다. 따라서 양자 컴퓨터는 어느 정도 확률로 어떤 답이라도 줄 수 있습니다. 이 경우, 1에 충분히 가까운 확률로 정답을 얻으면 양자 계산 방식이 올바른 것으로 간주됩니다. 계산을 여러 번 반복하고 가장 자주 발생하는 답을 선택하면 오류 확률을 임의로 줄일 수 있습니다.

클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 작동 방식이 어떻게 다른지 이해하기 위해 클래식 컴퓨터가 메모리에 무엇을 저장하는지 기억해 봅시다. 엘각 프로세서 주기 동안 변경되는 비트입니다. 양자 컴퓨터에서는 메모리(상태 레지스터)에 값이 저장됩니다. 엘그러나 큐비트는 양자 시스템이 모든 베이스 2가 중첩된 상태에 있습니다. 엘상태, 그리고 양자 프로세서에 의해 생성된 시스템의 양자 상태 변화는 두 가지 모두에 영향을 미칩니다. 엘기본 상태를 동시에. 따라서 양자컴퓨터에서는 병렬계산을 구현함으로써 컴퓨팅 파워를 얻을 수 있으며, 이론적으로 양자컴퓨터는 기존 회로보다 기하급수적으로 빠르게 작동할 수 있다.

어떤 물리적 원리로 작동하든 기존 컴퓨터보다 성능이 뛰어난 본격적인 양자 컴퓨터를 구현하려면 다음과 같은 기본 요구 사항을 충족해야 한다고 믿어집니다.

• 본격적인 양자 컴퓨터인 물리적 시스템은 충분히 큰 수를 포함해야 합니다. 엘관련 양자 연산을 수행하기 위한 103개 이상의 명확하게 보이는 큐비트;
• 큐비트 시스템과 환경의 상호 작용으로 인해 발생하는 양자 상태의 중첩 파괴 효과를 최대한 억제해야 하며, 그 결과 양자 알고리즘의 실행이 불가능해질 수 있습니다. 양자 상태의 중첩이 파괴되는 시간(결맞음 시간)은 기본 양자 작업을 수행하는 데 걸리는 시간(사이클 시간)보다 최소 104배 더 커야 합니다. 이를 위해서는 큐비트 시스템이 해당 환경과 상당히 느슨하게 결합되어야 합니다.
• 출력에서 양자 시스템 상태에 대해 충분히 높은 신뢰성으로 측정을 보장해야 합니다. 최종 양자 상태를 측정하는 것은 양자 컴퓨팅의 주요 과제 중 하나입니다.

양자 컴퓨터의 실제 응용

실제 사용을 위해 위의 조건을 모두 만족하는 양자컴퓨터는 아직 단 한 대도 만들어지지 않았습니다. 그러나 많은 선진국에서는 양자 컴퓨터 개발에 세심한 관심을 기울이고 있으며 이러한 프로그램에 매년 수천만 달러가 투자됩니다.

현재 가장 큰 양자 컴퓨터는 단 7개의 큐비트로 구성됩니다. 이는 Shor의 알고리즘을 구현하고 숫자 15를 3과 5의 소인수로 인수분해하는 데 충분합니다.

양자 컴퓨터의 가능한 모델에 대해 이야기하면 원칙적으로 꽤 많은 모델이 있습니다. 실제로 만들어진 최초의 양자컴퓨터는 물론 양자컴퓨터로 간주되지는 않았지만 고해상도 펄스 핵자기공명(NMR) 분광계였다. 과학자들이 NMR 분광계가 양자 컴퓨터의 변형이라는 것을 깨달은 것은 양자 컴퓨터의 개념이 등장했을 때였습니다.

NMR 분광계에서 연구 중인 분자 핵의 스핀은 큐비트를 형성합니다. 각 핵은 주어진 자기장에서 고유한 공명 주파수를 갖습니다. 핵이 공명 주파수의 펄스에 노출되면 진화하기 시작하지만 나머지 핵은 아무런 영향을 받지 않습니다. 다른 핵이 강제로 진화하도록 하려면 다른 공명 주파수를 선택하고 여기에 충격을 가해야 합니다. 따라서 공진 주파수에서 핵에 대한 펄스 작용은 큐비트에 대한 선택적 효과를 나타냅니다. 더욱이 분자는 스핀 사이에 직접적인 연결을 갖고 있어 양자 컴퓨터에 이상적인 준비이며, 분광계 자체가 양자 프로세서이다.

2,3-디브로모티오펜 SCH:(CBr) 2:CH 분자에 있는 두 개의 수소 원자의 핵 스핀에 대한 첫 번째 실험과 세 개의 핵 스핀에 대한 첫 번째 실험(트리클로로에틸렌 분자에 있는 수소 원자 H에 하나, 탄소 13C 동위원소에 두 개) CCl2:CHCl - 1997년 옥스퍼드(영국)에서 상연되었습니다.

NMR 분광계를 사용하는 경우 분자의 핵 스핀에 선택적으로 영향을 미치려면 공명 주파수가 크게 달라야 하는 것이 중요합니다. 나중에 양자 연산은 큐비트 수 3, 5, 6 및 7을 사용하여 NMR 분광계에서 수행되었습니다.

NMR 분광계의 가장 큰 장점은 엄청난 수의 동일한 분자를 사용할 수 있다는 것입니다. 더욱이, 각 분자(더 정확하게는 그것이 구성되는 원자의 핵)는 양자 시스템입니다. 특정 양자 논리 게이트 역할을 하는 일련의 무선 주파수 펄스는 모든 분자에 대해 동시에 해당 핵 스핀 상태의 단일 변환을 수행합니다. 즉, 개별 큐비트에 대한 선택적 영향은 대규모 앙상블의 모든 분자에 있는 해당 큐비트에 대한 동시 액세스로 대체됩니다. 이런 종류의 컴퓨터를 벌크 앙상블 양자 컴퓨터라고 부른다. 이러한 컴퓨터는 실온에서 작동할 수 있으며 핵 스핀의 양자 상태의 결맞음 시간은 몇 초입니다.

유기액체 양자컴퓨터 NMR 분야에서는 현재까지 가장 큰 진전이 이루어졌다. 이는 주로 핵 스핀 상태의 응집성 중첩에 대한 다양한 작업을 수행할 수 있는 잘 개발된 펄스 NMR 분광법 기술과 이러한 목적으로 실온에서 작동하는 표준 NMR 분광계를 사용할 수 있는 가능성에 기인합니다.

NMR 양자 컴퓨터의 주요 한계는 양자 레지스터의 초기 상태를 초기화하는 것이 어렵다는 것입니다. 사실 대규모 분자 앙상블에서는 큐비트의 초기 상태가 다르기 때문에 시스템을 초기 상태로 가져오는 것이 복잡합니다.

NMR 양자 컴퓨터의 또 다른 한계는 큐비트 수가 증가함에 따라 시스템 출력에서 ​​측정된 신호가 기하급수적으로 감소한다는 사실 때문입니다. 엘. 또한, 공명 주파수가 매우 다양한 단일 분자의 핵 큐비트 수는 제한되어 있습니다. 이는 NMR 양자 컴퓨터가 10큐비트를 초과할 수 없다는 사실로 이어집니다. 양자 컴퓨팅 원리를 테스트하고 양자 알고리즘을 테스트하는 데 유용한 미래 양자 컴퓨터의 프로토타입으로만 간주되어야 합니다.

양자 컴퓨터의 또 다른 버전은 이온 트랩의 사용을 기반으로 하며, 큐비트의 역할은 이온 트랩에 의해 포착된 이온의 에너지 수준이며, 이온 트랩은 레이저 냉각 조건에서 전기장의 특정 구성에 의해 진공에서 생성됩니다. 초저온까지. 이 원리를 기반으로 한 양자 컴퓨터의 첫 번째 프로토타입은 1995년에 제안되었습니다. 이 접근 방식의 장점은 개별 큐비트를 개별적으로 제어하는 ​​것이 상대적으로 간단하다는 것입니다. 이 유형의 양자 컴퓨터의 주요 단점은 초저온을 생성하고 체인의 이온 상태 안정성을 보장해야 하며 가능한 큐비트 수가 40개 이하로 제한된다는 점입니다.

양자 컴퓨터를 위한 다른 방식도 가능하며 현재 개발이 진행 중입니다. 그러나 진정한 양자 컴퓨터가 마침내 만들어지기까지는 적어도 10년은 더 걸릴 것입니다.

여러분 모두는 컴퓨터에 익숙합니다. 아침에는 스마트폰으로 뉴스를 읽고, 오후에는 노트북으로 작업하고, 저녁에는 태블릿으로 영화를 봅니다. 이 모든 장치에는 수십억 개의 트랜지스터로 구성된 실리콘 프로세서라는 공통점이 있습니다. 이러한 트랜지스터의 작동 원리는 매우 간단합니다. 공급된 전압에 따라 출력에서 ​​다른 전압을 얻습니다. 이는 논리 0 또는 논리 1로 해석됩니다. 나누기 작업을 수행하기 위해 비트 이동이 있습니다. 예를 들어, 숫자 1101이라면 왼쪽으로 1비트 이동하면 01101이 되고, 오른쪽으로 1비트 이동하면 01110이 됩니다. 그리고 주요 문제는 다음과 같습니다. 동일한 부서에 대해 이러한 작업이 수십 번 필요할 수 있다는 사실입니다. 예, 수십억 개의 트랜지스터가 있다는 사실을 고려하면 이러한 작업에는 나노초가 걸리지만 작업이 많으면 이러한 계산에 시간이 낭비됩니다.

양자 컴퓨터의 작동 방식

양자 컴퓨터는 완전히 다른 컴퓨팅 방식을 제공합니다. 정의부터 시작해 보겠습니다.

양자 컴퓨터 -컴퓨팅 장치, 현상을 이용하는 것양자 중첩그리고양자 얽힘데이터 전송 및 처리를 위해.

분명히 더 명확해지지 않았습니다. 양자 중첩은 어느 정도의 확률을 지닌 시스템이 가능한 모든 상태에 존재한다는 것을 알려줍니다(물론 모든 확률의 합은 100% 또는 1과 같습니다). 예를 들어 살펴보겠습니다. 양자 컴퓨터의 정보는 큐비트에 저장됩니다. 일반 비트는 0 또는 1의 상태를 가질 수 있지만 큐비트는 0, 1, 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있습니다. 따라서 3개의 큐비트(예: 110)가 있는 경우 비트 단위의 이 표현은 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111과 같습니다.

이것이 우리에게 무엇을 주는가? 응, 다! 예를 들어, 4자리 디지털 비밀번호가 있습니다. 일반 프로세서는 어떻게 해킹할까요? 간단히 0000부터 9999까지 검색하면 됩니다. 이진 시스템의 9999는 10011100001111 형식입니다. 즉, 이를 쓰려면 14비트가 필요합니다. 따라서 14큐비트의 양자 PC가 있다면 우리는 이미 비밀번호를 알고 있는 것입니다. 결국 이러한 시스템의 가능한 상태 중 하나는 비밀번호입니다! 결과적으로 현재 슈퍼컴퓨터로도 계산하는 데 며칠이 걸리는 모든 문제는 양자 시스템을 사용하여 즉시 해결됩니다. 특정 특성을 가진 물질을 찾아야 합니까? 문제 없습니다. 물질에 대한 요구 사항과 동일한 수의 큐비트를 가진 시스템을 만드십시오. 답은 이미 주머니에 있을 것입니다. AI(인공 지능)를 만들어야 합니까? 이보다 더 간단할 수는 없습니다. 일반 PC는 모든 조합을 시도하지만 양자 컴퓨터는 빛의 속도로 작동하여 최상의 답을 선택합니다.


모든 것이 훌륭해 보이지만 한 가지 중요한 문제가 있습니다. 계산 결과를 어떻게 알 수 있습니까? 일반 PC를 사용하면 모든 것이 간단합니다. 프로세서에 직접 연결하여 가져오고 읽을 수 있습니다. 논리 0과 1은 확실히 충전 유무로 해석됩니다. 그러나 이것은 큐비트에서는 작동하지 않습니다. 결국 매 순간 임의의 상태에 있습니다. 그리고 이것이 바로 양자 얽힘이 우리에게 도움이 되는 곳입니다. 그 본질은 서로 연결된 한 쌍의 입자를 얻을 수 있다는 사실에 있습니다 (과학적인 용어로 예를 들어 얽힌 입자 하나의 스핀 투영이 음수이면 다른 입자는 확실히 양수일 것입니다). 손가락에 어떤 모양이 보이나요? 각각 종이 한 장을 담고 있는 두 개의 상자가 있다고 가정해 보겠습니다. 우리는 상자를 어떤 거리로든 운반하고 그 중 하나를 열어서 내부의 종이 조각이 가로 줄무늬인지 확인합니다. 이는 자동으로 다른 종이에 수직 줄무늬가 있음을 의미합니다. 그러나 문제는 우리가 종이(또는 입자) 한 장의 상태를 알게 되자마자 양자 시스템이 붕괴된다는 것입니다. 즉, 불확실성이 사라지고 큐비트가 일반 비트로 변합니다.

따라서 양자 컴퓨터에 대한 계산은 본질적으로 일회성입니다. 우리는 얽힌 입자로 구성된 시스템을 만듭니다(다른 "반쪽"이 어디에 있는지 알고 있습니다). 우리는 계산을 수행한 후 "종이 조각으로 상자를 엽니다". 얽힌 입자의 상태, 즉 양자 컴퓨터의 입자 상태와 계산 결과를 알아냅니다. 따라서 새로운 계산을 위해서는 큐비트를 다시 생성해야 합니다. 단순히 "종이로 상자를 닫는 것"은 작동하지 않습니다. 결국 우리는 종이에 무엇이 그려져 있는지 이미 알고 있습니다.

양자 컴퓨터가 모든 암호를 즉시 추측할 수 있기 때문에 정보를 보호하는 방법에 대한 질문이 생깁니다. 그러한 장치의 출현으로 개인 정보 보호가 사라질 것인가? 당연히 아니지. 소위 양자 암호화가 구출됩니다. 이는 양자 상태를 "읽으려고" 하면 해당 상태가 파괴되어 해킹이 불가능하다는 사실에 기반합니다.

가정용 양자 컴퓨터

음, 마지막 질문입니다. 양자 컴퓨터는 매우 멋지고 강력하며 해킹할 수 없기 때문에 우리는 그것을 사용하는 것이 어떨까요? 문제는 사소한 것입니다. 일반적인 가정 조건에서 양자 시스템을 구현할 수 없다는 것입니다. 큐비트가 무한정 오랫동안 중첩 상태로 존재하려면 완전한 진공(다른 입자가 없음), 0 켈빈에 최대한 가까운 온도(초전도의 경우), 완전한 진공 상태 등 매우 구체적인 조건이 필요합니다. 전자기 복사가 없습니다(양자 시스템에 영향을 주지 않음). 동의하십시오. 집에서 그러한 조건을 만드는 것은 가볍게 말하면 어렵지만 약간의 편차로 인해 중첩 상태가 사라지고 계산 결과가 부정확해질 수 있습니다. 두 번째 문제는 큐비트가 서로 상호작용하도록 하는 것입니다. 상호작용할 때 큐비트의 수명이 급격히 단축됩니다. 결과적으로 이날 최대 규모는 수십 큐비트를 갖춘 양자 컴퓨터다.

그러나 1000큐비트를 가진 D-Wave의 양자 컴퓨터가 있지만 일반적으로 양자 얽힘 원리를 사용하지 않아 기존 양자 알고리즘에 따라 작동할 수 없기 때문에 실제 양자 컴퓨터가 아닙니다.


그러나 여전히 이러한 장치는 기존 PC보다 훨씬(수천 배) 더 강력한 것으로 밝혀졌으며 이는 획기적인 것으로 간주될 수 있습니다. 그러나 사용자 장치는 조만간 교체되지 않을 것입니다. 먼저 집에서 이러한 장치의 작동 조건을 만드는 방법을 배우거나 반대로 그러한 장치가 우리에게 익숙한 조건에서 작동하도록 "만들어야"합니다. 두 번째 방향으로의 단계는 이미 취해졌습니다. 2013년에 최초의 2큐비트 양자 컴퓨터가 불순물 다이아몬드를 기반으로 만들어졌으며 실온에서 작동했습니다. 그러나 아쉽게도 이것은 단지 프로토타입일 뿐이며 2큐비트로는 계산에 충분하지 않습니다. 따라서 양자 PC에 대한 기다림은 여전히 ​​매우 길다.

양자 컴퓨터는 컴퓨팅뿐만 아니라 실생활에서도 진정한 혁명을 약속합니다. 언론은 양자 컴퓨터가 어떻게 현대 암호학을 파괴할 것인지, 그리고 양자 컴퓨터 덕분에 인공 지능의 힘이 몇 배로 커질 것인지에 대한 헤드라인으로 가득 차 있습니다.

지난 10년 동안 양자 컴퓨터는 순수한 이론에서 첫 번째 실제 사례로 발전했습니다. 사실, 약속된 혁명이 일어나기까지는 아직 갈 길이 멀고, 그 영향력이 지금처럼 포괄적이지 않을 수도 있습니다.

양자 컴퓨터는 어떻게 작동하나요?

양자컴퓨터는 양자중첩과 양자얽힘 현상을 이용한 장치이다. 이러한 계산의 주요 요소는 큐비트 또는 양자 비트입니다. 이 모든 단어 뒤에는 상당히 복잡한 수학과 물리학이 숨어 있지만, 이를 최대한 단순화하면 다음과 같은 결과가 나옵니다.

일반 컴퓨터에서는 비트를 다룹니다. 비트는 이진 시스템의 정보 측정 단위입니다. 0과 1의 값을 사용할 수 있는데, 이는 수학적 연산뿐만 아니라 논리적 연산에도 매우 편리합니다. 0은 "false" 값과 연관될 수 있고 1은 "true"와 연관될 수 있기 때문입니다.

최신 프로세서는 전류를 통과할 수 있거나 통과할 수 없는 반도체 요소인 트랜지스터를 기반으로 구축됩니다. 즉, 0과 1이라는 두 가지 값을 생성합니다. 마찬가지로 플래시 메모리에서 플로팅 게이트 트랜지스터는 전하를 저장할 수 있습니다. 존재하면 1을 얻고, 존재하지 않으면 0을 얻습니다. 자기 디지털 녹음은 비슷한 방식으로 작동합니다. 정보 매체에는 전하가 있든 없든 자기 입자가 있습니다.

계산에서는 메모리에서 비트(0 또는 1) 값을 읽은 다음 트랜지스터를 통해 전류를 전달하고, 통과 여부에 따라 출력에서 ​​다른 값을 갖는 새 비트를 얻습니다.

양자 컴퓨터의 큐비트란 무엇입니까? 양자 컴퓨터에서 주요 요소는 큐비트, 즉 양자 비트입니다. 일반적인 비트와 달리 양자중첩 상태에 있으며, 즉 0과 1의 값을 모두 가지며, 언제든지 이들의 조합이 가능하다. 시스템에 큐비트가 여러 개 있는 경우 하나를 변경하면 다른 큐비트도 모두 변경됩니다.

이를 통해 가능한 모든 옵션을 동시에 계산할 수 있습니다. 이진 계산을 사용하는 기존 프로세서는 실제로 옵션을 순차적으로 계산합니다. 첫 번째 시나리오, 다음 시나리오, 세 번째 시나리오 등입니다. 작업 속도를 높이기 위해 멀티스레딩, 병렬 계산 실행, 프리페칭을 사용하여 가능한 분기 옵션을 예측하고 미리 계산하기 시작했습니다. 양자 컴퓨터에서는 이 모든 작업이 병렬로 수행됩니다.

계산 원리도 다릅니다. 어떤 의미에서 양자 컴퓨터에는 문제를 해결하기 위한 가능한 모든 옵션이 이미 포함되어 있습니다. 우리의 임무는 큐비트의 상태를 읽고 그 중에서 올바른 옵션을 선택하는 것뿐입니다. 그리고 이것이 어려움이 시작되는 곳입니다. 이것이 양자컴퓨터의 작동원리이다.

양자 컴퓨터의 창조

양자 컴퓨터의 물리적 특성은 무엇입니까? 양자 상태는 입자에서만 달성될 수 있습니다. 큐비트는 트랜지스터처럼 여러 원자로 구성될 수 없습니다. 지금까지 이 문제는 완전히 해결되지 않았습니다. 몇 가지 옵션이 있습니다. 원자의 전하 상태는 예를 들어 일반적인 지점에서 전자의 존재 여부, 초전도 원소, 광자 등이 사용됩니다.

이러한 "미묘한 문제"는 큐비트 상태를 측정하는 데 제한을 가합니다. 에너지는 매우 낮으므로 데이터를 읽으려면 증폭기가 필요합니다. 그러나 증폭기는 양자 시스템에 영향을 미치고 상태를 변경할 수 있지만 그뿐만 아니라 관찰 사실 자체도 의미를 가질 수 있습니다.

양자 컴퓨팅에는 하나 이상의 큐비트에서 수행되는 일련의 작업이 포함됩니다. 이는 결국 전체 시스템의 변화로 이어집니다. 임무는 상태에서 올바른 것을 선택하여 계산 결과를 제공하는 것입니다. 이 경우 가능한 한 이에 가까운 상태는 얼마든지 있을 수 있습니다. 따라서 그러한 계산의 정확성은 거의 항상 단일성과 다릅니다.

따라서 본격적인 양자 컴퓨터를 사용하려면 물리학의 상당한 발전이 필요합니다. 게다가 양자 컴퓨터를 위한 프로그래밍은 현재 존재하는 프로그래밍과 다를 것입니다. 마지막으로, 양자 컴퓨터는 기존 문제를 해결할 수 없지만 처리할 수 있는 문제의 해결 속도를 높일 수 있습니다. 사실, 다시 말하지만 전부는 아닙니다.

큐비트 카운팅, 큐비트 양자 컴퓨터

점차적으로 양자컴퓨터로 가는 길에 있던 문제들이 제거되고 있다. 첫 번째 큐비트는 세기 초에 만들어졌습니다. 이 과정은 10년 초에 가속화되었습니다. 오늘날 개발자들은 이미 수십 큐비트를 갖춘 프로세서를 생산할 수 있습니다.

최신 혁신은 Google 내부에서 Bristlecone 프로세서를 만든 것입니다. 2018년 3월, 회사는 72큐비트 프로세서를 구축할 수 있다고 발표했습니다. Google은 브리슬콘이 어떤 물리적 원리로 만들어졌는지 밝히지 않습니다. 그러나 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 성능이 향상되기 시작하면 '양자 우위'를 달성하는 데 49큐비트면 충분하다고 믿어집니다. Google은 이 조건을 충족했지만 오류율은 0.6%로 필수 요구사항인 0.5%보다 여전히 높습니다.

2017년 가을, IBM은 50큐비트 양자 프로세서 프로토타입 제작을 발표했습니다. 그는 테스트를 받고 있습니다. 그러나 2017년에 IBM은 20큐비트 프로세서를 클라우드 컴퓨팅에 개방했습니다. 2018년 3월, IBM Q의 작은 버전이 출시되었습니다. 누구나 이러한 컴퓨터에서 실험을 실행할 수 있습니다. 그 결과를 바탕으로 이미 35편의 과학 논문이 출판되었습니다.

10주년 초 스웨덴 기업 D-Wave가 시장에 등장해 컴퓨터를 양자로 자리매김했습니다. 1000큐비트 머신의 생성을 발표하면서 많은 논란을 불러일으켰고, 인정받은 리더들은 단지 몇 큐비트만 "만지작거리고" 있었습니다. 스웨덴 개발자의 컴퓨터는 1,000만~1,500만 달러에 팔렸기 때문에 테스트가 그리 쉽지 않았습니다.

D-Wave 컴퓨터는 진정한 의미의 양자는 아니지만 일부 최적화 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 양자 효과를 사용합니다. 즉, 양자컴퓨터에서 실행 가능한 모든 알고리즘이 D-Wave에서 양자가속을 받는 것은 아니다. Google은 스웨덴의 시스템 중 하나를 인수했습니다. 그 결과, 연구원들은 컴퓨터를 "제한된 양자"로 인식했습니다. 큐비트는 8개의 클러스터로 그룹화되어 있는 것으로 나타났습니다. 즉, 큐비트의 실제 개수는 선언된 것보다 눈에 띄게 적습니다.

러시아의 양자 컴퓨터

전통적으로 강력한 물리학 학교를 통해 양자 컴퓨터를 만들기 위해 물리적 문제를 해결하는 데 상당한 기여를 할 수 있습니다. 2018년 1월, 러시아인들은 양자 컴퓨터용 신호 증폭기를 만들었습니다. 증폭기 자체가 작동을 통해 큐비트 상태에 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려하면, 증폭기가 생성하는 소음 수준은 "진공"과 거의 다르지 않습니다. 이것이 바로 NUST MISIS의 "초전도 메타물질" 연구실과 러시아 과학 아카데미의 두 기관의 러시아 과학자들이 성공한 일입니다. 증폭기를 만드는 데 초전도체가 사용되었습니다.

러시아에도 양자센터가 만들어졌다. 양자물리학 분야의 연구에 종사하는 비정부 연구기관입니다. 그녀는 또한 큐비트 생성 문제를 연구하고 있습니다. 중앙 뒤에는 사업가 세르게이 벨로우소프(Sergei Belousov)와 하버드대 미하일 루킨 교수가 있다. 그의 리더십 하에 하버드에서는 이미 51큐비트 프로세서가 만들어졌는데, 브리슬콘이 발표되기 전 얼마 동안은 세계에서 가장 강력한 양자 컴퓨터 장치였습니다.

양자 컴퓨팅의 개발은 디지털 경제 국가 프로그램의 일부가 되었습니다. 2018-20년에는 이 분야의 작업에 대한 국가 지원이 할당될 것입니다. 실행 계획은 8개의 초전도 큐비트를 사용하여 양자 시뮬레이터를 생성하는 것을 제공합니다. 그 후, 이 기술의 추가 확장 문제가 결정될 것입니다.

또한 러시아는 2020년 이전에 또 다른 양자 기술을 테스트할 계획입니다. 즉, 중성 원자에 큐비트를 구축하고 트랩에 하전된 이온을 구축하는 것입니다.

이 프로그램의 목표 중 하나는 양자 암호화 및 양자 통신 장치를 만드는 것입니다. 양자 키 유통 센터가 만들어져 은행, 데이터 센터, 산업 기업 등 소비자에게 배포됩니다. 본격적인 양자 컴퓨터는 몇 분 안에 모든 최신 암호화 알고리즘을 깨뜨릴 수 있다고 믿어집니다.

결국

따라서 양자 컴퓨터는 아직 실험적입니다. 진정으로 높은 컴퓨팅 성능을 갖춘 본격적인 양자 컴퓨터가 다음 10년 이전에 등장할 가능성은 거의 없습니다. 큐비트의 생산과 이를 통한 안정적인 시스템 구축은 아직 완벽하지 않습니다.

물리적 수준에서 양자 컴퓨터에는 기술이 다른 여러 솔루션이 있으며 아마도 비용면에서 표준화 프로세스에 시간이 오래 걸릴 수 있다는 사실로 판단됩니다.

또한, 양자 컴퓨터가 향후 10년 동안 "단편적"이고 매우 비싼 장치로 남을 가능성이 높다는 것은 이미 분명합니다. 일반 사용자의 주머니에 들어갈 가능성은 없지만 슈퍼컴퓨터 목록에 등장할 것으로 예상할 수 있습니다.

양자 컴퓨터는 관심 있는 연구자와 조직이 리소스를 사용할 수 있는 "클라우드" 모델로 제공될 가능성이 높습니다.