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큐비트란?

양자 컴퓨팅의 기본 정보 단위입니다.

큐비트 설명

이진 비트가 클래식(또는 기존) 컴퓨팅의 기본 정보 단위인 것과 마찬가지로 큐비트(또는 양자 비트)는 양자 컴퓨팅의 기본 정보 단위입니다. 양자 컴퓨팅은 의료, 에너지, 환경 시스템, 스마트 소재 등에서 새로운 발견을 촉진하고 있습니다.

큐비트와 비트 비교

여러 가능한 상태의 중첩으로 표현되는 큐비트

큐비트는 중첩이라는 양자 역학 현상을 사용하여 두 상태의 선형 조합을 구현합니다. 기존 이진 비트는 0이나 1과 같은 단일 이진 값만 나타낼 수 있어서 두 가지 가능한 상태 중 하나일 수만 있습니다. 그러나 큐비트는 0이나 1외에 0일 확률이 확실한 상태와 1일 확률이 확실한 상태의 두 가지 상태 중첩으로 0과 1의 임의 비율을 나타낼 수 있습니다.

양자 컴퓨터는 중첩을 통해 뛰어난 컴퓨팅 성능 구현

중첩을 통해 양자 알고리즘에서는 가장 빠른 기존 시스템에서 특정 문제를 해결하는 데 걸리는 시간보다 훨씬 빠른 시간 내에 정보를 처리할 수 있습니다.

  • 큐비트 시스템이 나타낼 수 있는 정보의 양이 기하급수로 늘고 있습니다. 500개의 큐비트로 간단히 나타낼 수 있는 정보를 기존 비트 2의 500 제곱 개로도 나타낼 수 없습니다.
  • 기존 컴퓨터로 2,048비트 숫자의 소인수를 찾으려면 수백만 년이 걸릴 수 있습니다. 큐비트는 이 계산을 몇 분 만에 수행할 수 있습니다.

큐비트의 다양한 물리적 구현

기존 컴퓨터가 익숙한 실리콘 기반 칩을 사용하는 반면 큐비트("양자 컴퓨터 큐비트"라고도 함)는 포획된(trapped) 이온, 광자, 인공 또는 실제 원자, 준입자 등으로 만들 수 있습니다. 아키텍처와 큐비트 시스템에 따라 일부 구현에서는 큐비트를 절대 영도에 가까운 온도로 유지해야 합니다.

큐비트와 비트 표현 비교

중첩, 간섭, 얽힘

양자 알고리즘에서는 중첩을 통해 간섭과 얽힘 같은 다른 양자 역학 현상을 활용할 수 있습니다. 중첩, 간섭, 얽힘이 함께 작용하여 기존 컴퓨터보다 기하급수적으로 빠르게 문제를 해결할 수 있는 컴퓨팅 성능을 냅니다.

간섭

중첩의 결과가 간섭입니다. 각 큐비트 상태는 꼭 파동의 진폭 같은 확률 진폭으로 표시되기 때문에 상태가 서로 간섭할 수 있습니다.

보강 간섭은 진폭을 높이고 상쇄 간섭은 진폭을 상쇄합니다. 이러한 효과가 사용되는 양자 컴퓨팅 알고리즘은 기존 알고리즘과 근본적으로 다릅니다. 간섭은 얽힘과 함께 사용되어 양자 컴퓨팅에서 약속하는 양자 가속을 가능하게 합니다.

얽힘

다중 큐비트는 양자 얽힘을 나타낼 수 있습니다. 얽힌 큐비트는 항상 서로 연관되어 단일 시스템을 형성합니다. 큐비트들이 대단히 멀리 떨어져 있더라도 큐비트 중 하나의 상태를 측정하면 다른 큐비트의 상태를 직접 측정하지 않아도 알 수 있습니다.

얽힘은 모든 양자 컴퓨팅에 필요하며 기존 컴퓨터에서는 효율적으로 수행할 수 없습니다. 응용 분야로는 많은 숫자의 인수 분해(쇼어 알고리즘), 검색 문제 해결(그로버 알고리즘) 등이 있습니다.

큐비트의 미래

양자 기술이 발달함에 따라 전 세계에서 가장 까다로운 몇몇 문제의 해답을 찾을 날이 가까워지고 있습니다. 이 새 패러다임의 잠재력은 놀랄 만큼 크지만 양자 컴퓨팅은 아주 초기 단계입니다.

손상되기 쉬운 큐비트

양자 컴퓨팅에서 가장 중요한 난제 중 하나는 손상되기 쉬운 큐비트의 특성입니다. 큐비트 시스템이 측정 설정을 비롯한 해당 환경과 얽히면 쉽게 시스템이 교란되고 결잃음(decoherence)이 발생할 수 있습니다. 따라서 현재 양자 컴퓨팅 하드웨어 구성 및 오류 수정 방법을 개선하고 있습니다.

더 안정적인 토폴로지 큐비트

취약함의 문제를 해결하기 위해 Microsoft는 큐비트의 구조를 조작하고 외부 오염으로부터 보호하는 화합물로 둘러싸서 안정화된 토폴로지 큐비트를 사용합니다. 토폴로지 큐비트는 준입자 토폴로지 속성으로 인해 노이즈로부터 보호되므로 Microsoft 양자 하드웨어를 더 강력하게 만들어 오류를 방지합니다. 이러한 향상된 안정성 덕분에 양자 컴퓨터는 더 길고 복잡한 컴퓨팅을 수행하도록 스케일링하여 더 복잡한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

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