최근 양자컴퓨터는 '차세대 고속 계산기'로 전세계에서 주목받고 있습니다. 고속성이 특징으로 그 비결은 계산원리에 있습니다.
양자컴퓨터는 특정 문제에 대해 이론적으로 전통적인 컴퓨터보다 빨리 해결할 수 있다고 합니다. 양자컴퓨터가 반드시 하나하나의 처리를 고전 컴퓨터와 비교해 고속으로 실시하는 것은 아니며 양자컴퓨터 특유의 계산원리로 고전 컴퓨터에서의 계산방법과 비교해 '해에 도착하기 위한 계산의 스텝수를 대폭 줄인다'는 방식으로 계산시간의 단축을 도모하는 것입니다.
양자계산의 메커니즘
고전 컴퓨터는 '비트'라는 정보단위로 정보를 표현해 계산을 실시합니다. 양자컴퓨터는 '양자비트'라는 정보단위로 0과 1의 정보를 양자비트(소자)의 상태로서 표현해 3개의 스텝으로 계산을 실시합니다.
◆ 계산 스텝
① 양자비트의 초기화
정보의 최소단위인 양자비트를 준비하여 초기상태(0이나 중첩상태)로 합니다.
② 양자비트 상태의 조작(계산시행)
양자비트의 상태를 정해진 순서에 따라 연속적으로 조작(제어)하여 상태를 변환시킴으로써 계산을 합니다. 결정된 절차는 양자의 특성을 이용하여 특정 문제를 해결하는 절차를 보여주는 기술과 알고리즘입니다.
③ 상태의 측정
최종적인 양자비트의 상태가 계산결과(문제의 해)가 되므로 그 상태를 읽습니다.
양자컴퓨터는 양자가 가지는 성질
'중첩'과 '양자얽힘'을 이용하여 고속계산의 실현을 목표로 하고 있습니다. 양자의 '중첩'은 1개의 양자비트로 0과 1의 정보를 동시에 표현할 수 있는 성질입니다. 이것을 이용하면 한정된 비트로 대량의 패턴의 정보를 동시에 표현할 수 있어 1회의 계산스텝으로 동시에 처리할 수 있습니다. 예를 들어 20비트로 표현할 수 있는 모든 입력패턴을 사용해 계산하는 경우 고전 컴퓨터에서는 1회의 입력으로 1개의 패턴밖에 표현할 수 없기 때문에 2의 20승=1,048,576회의 입력과 계산이 필요하게 됩니다. 양자비트이면 1회의 입력(20비트)을 사용하여 2의 20승=1,048,576 패턴의 값을 동시에 표현하여 계산을 할 수 있습니다. 또한 양자얽힘을 이용하면 상호작용 관계를 갖게 한 여러 양자비트(정보)를 동시에 조작할 수 있습니다.
중첩상태와 계산
양자컴퓨터는 이 2가지의 양자의 성질을 이용한 계산수법(알고리즘)에 기초하여 계산을 행함으로써 고전 컴퓨터의 계산처리와 비교하여 계산스텝수를 대폭 줄일 수 있을 것으로 기대되고 있습니다.
그러나 양자컴퓨터의 계산 메커니즘은 고려해야 할 사항이 있습니다. 중첩은 최종적으로 결과를 확인하기 위한 '측정'이라는 작업을 실시하면 0 혹은 1의 상태로 확률적으로 정해지는 성질이 있습니다.
그 때문에 중첩을 이용한 계산에 의해 구해지는 해(후보)는 복수인데 측정을 실시하면 확률적으로 하나의 해가 결정됩니다. 알고리즘으로 문제의 최적해를 얻을 확률을 높일 수는 있지만 매번 같은 해가 되는 것은 아니므로 여러 번 같은 계산을 반복하여 해의 경향을 파악할 필요가 있습니다.
방식에 따른 양자계산
양자컴퓨터의 계산방법에는 '양자 게이트 방식'과 '양자 어닐링 방식'이라는 2종류가 있습니다.
◆ 양자 게이트 방식
양자 게이트 방식은 계산 전에 문제를 양자 게이트 회로라는 계산절차를 보여주는 회로도에 넣어야 합니다. 이 회로에서 양자비트를 어떠한 조작이나 변환을 실시하는지를 나타내는 것을 '양자 게이트'라고 부릅니다. 계산절차를 보여주는 '양자 알고리즘'을 기반으로 양자 게이트를 적절히 조합하고 배치하여 양자 게이트의 배열(양자 회로)을 만듭니다. 양자컴퓨터는 이 양자 회로에 따라 양자비트의 상태를 조작하고 마지막으로 양자비트의 상태를 측정하여 계산결과로 읽습니다.
양자 게이트 방식은 고속계산을 실현하기 위해서는 양자 회로를 작성할 때의 양자 알고리즘이 중요하게 됩니다. 따라서 양자비트를 구현하는 방법뿐만 아니라 양자 알고리즘에 대한 연구도 전세계에서 이루어지고 있습니다. 대표적인 양자 알고리즘으로서 데이터를 효율적으로 탐색할 수 있는 '그로버 알고리즘(Grover Algorithm)'이 있는데 이 알고리즘을 사용하면 예를 들면 기존의 방법으로 1억 회의 계산량이 필요한 탐색을 이론상 1만 회로 줄일 수 있습니다.
◆ 양자 어닐링 방식
양자 어닐링 방식은 조합 최적화 문제를 해결하는 데 특화된 방식입니다. 조합 최적화 문제는 다양한 제약 조건 하에서 수많은 옵션 중에서 어느 관점으로 최적의 선택을 결정하는 문제입니다. 대표적인 문제 예로서 물류분야에서 비용이나 거리 등이 줄어드는 최적의 경로탐색이나 근무조건, 개인 스킬 등에 근거한 적절한 인원배치 등의 문제가 있습니다. 사전의 준비(설계)로서 풀고 싶은 문제를 형식(수식)으로 변환(정의)합니다.
이 변환은 해결하려는 문제를 '수식이 최소가 되는 변수조합(해)을 찾는 문제'로 대체하는 것을 의미합니다. 변수를 양자비트에 할당하고 계수정보를 양자컴퓨터에 제공하여 계산에서 이 수식의 값이 작아지는 조건을 만족하는 변수조합을 구합니다. 계산은 다음 단계로 수행됩니다.
① 초기화
양자비트에 자기장(전자파)을 가하여 모든 해후보를 표현한 중첩상태로 합니다.
이 때 양자비트 간의 상호작용은 약하며 각 양자비트의 상태도 0 또는 1인지 정해지지 않은 상태입니다. 상호작용이란 양자비트 간에 서로의 상태에 영향을 미치는 힘으로 수식의 계수에 해당합니다.
② 양자 어닐링 조작(계산 시행)
자기장을 서서히 약화시키는 동시에 양자비트 간의 상호작용을 강화하는 조작을 함으로써 각 양자비트는 중첩상태에서 0 또는 1로 결정된 상태로 변화합니다. 양자비트의 상태는 양자비트 간의 상호작용에 의해 수식의 값이 작아지는 상태로 변화해 갑니다.
③ 측정
최종적으로는 양자비트는 0 또는 1이라는 확정한 상태가 되므로 그 상태를 측정합니다.
이와 같이 양자 어닐링 방식에서는 모든 해의 후보를 동시에 표현해 거기로부터 해를 좁히는 식으로 고속계산의 실현을 목표로 하고 있습니다.
양자컴퓨터는 양자의 성질을 이용한 계산방법과 알고리즘으로 해에 도착하기 위한 계산의 스텝수를 줄임으로써 계산시간의 단축을 도모합니다. 기존의 컴퓨터와 계산의 원리가 다르고 풀 수 있는 문제도 한정됩니다.
그러나 양자컴퓨터를 잘 활용하면 현실적인 시간 안에 풀 수 없었던 문제를 풀 수 있어 시간적 비용절감이나 작업효율화 등의 면에서 큰 혁신을 불러올 가능성이 있습니다.
출처 참조 번역
- Wikipedia
- 量子コンピュータはなぜ速いのか？
https://www.mki.co.jp/knowledge/column101.html
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