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Quantum Walks: 차세대 컴퓨팅을 위한 전례 없는 파워의 잠금 해제
지능형 컴퓨팅 으로2025년 1월 1일댓글
양자 컴퓨팅 물리학 예술 양자 워크는 고전적 컴퓨터를 난처하게 만드는 복잡한 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공합니다. 데이터베이스 검색을 간소화하는 강력한 알고리즘부터 양자 시뮬레이션을 가능하게 하는 것까지, 이 기술은 컴퓨팅에서 무엇이 가능한지 재정의할 수 있습니다. 출처: SciTechDaily.com
중첩이나 얽힘과 같은 양자 현상을 활용하는 양자 워크는 고전적인 방법을 넘어선 놀라운 계산 능력을 제공합니다. 이러한 다재다능한 모델은 데이터베이스 검색부터 복잡한 양자 시스템 시뮬레이션까지 다양한 작업에서 탁월합니다. 아날로그와 디지털 방법에 걸친 구현을 통해 양자 컴퓨팅 , 시뮬레이션, 그래프 이론과 같은 분야에서 혁신을 약속합니다 . 계산을 위한 양자 현상 활용 양자 워크는 중첩, 간섭, 얽힘과 같은 양자 효과를 활용하여 고전적 방법을 훨씬 뛰어넘는 계산 능력을 달성하는 획기적인 이론적 모델입니다. 최근 중국 군사과학원 산하 국방기술혁신원 연구팀은 이 주제에 대한 포괄적인 리뷰를 발표했습니다.
"양자 워크 컴퓨팅: 이론, 구현 및 응용"이라는 제목의 논문이 11월 13일 과학 파트너 저널인 Intelligent Computing 에 게재되었습니다 . 이 리뷰는 양자 워크와 관련된 이론, 특성, 물리적 구현, 응용 프로그램 및 과제와 고급 컴퓨팅에서의 역할을 살펴봅니다. 고전적 랜덤 워크에 대한 양자 대응물인 양자 워크는 양자 역학을 활용하여 데이터베이스 검색, 네트워크 분석, 탐색 및 양자 시뮬레이션과 같은 작업을 위한 정교한 알고리즘을 개발합니다. 이산 시간, 연속 시간, 불연속 및 비단위 양자 워크를 포함하여 여러 유형의 양자 워크가 있습니다. 각 모델은 고유한 기능과 이점을 제공하여 광범위한 계산 과제에 귀중한 도구가 됩니다.
양자 워크 응용 프로그램 양자 워크 애플리케이션은 양자 컴퓨팅, 양자 시뮬레이션, 양자 정보 처리 및 그래프 이론적 애플리케이션의 4가지 주요 범주로 나뉩니다. 출처: Xiaogang Qiang, Shixin Ma 및 Haijing Song
양자 워크 모델의 상세 분석 이산 시간 양자 워크는 Hadamard 및 Grover 워크와 같은 동전 기반 모델이나 Szegedy 및 그래프 기반 이동을 위한 계단형 양자 워크와 같은 동전 없는 모델을 사용하여 시간 요소 없이 단계별 전환을 포함합니다.
반면, 연속 시간 양자 워크는 시간 독립적인 해밀토니언을 사용하여 그래프에서 작동하므로 공간 검색 및 횡단 문제에 특히 유용합니다. 불연속 양자 워크는 이산 시간 및 연속 시간 모델의 속성을 결합하여 완벽한 상태 전송을 통해 보편적인 계산을 가능하게 합니다. 한편, 확률적 양자 워크 및 개방형 양자 워크를 포함한 비단위 양자 워크는 개방형 양자 시스템으로 작동하고 광합성 및 양자 마르코프 프로세스를 시뮬레이션하는 데 응용됩니다.
두 가지 원래 분기인 이산 시간 및 연속 시간 양자 워크는 고전적인 랜덤 워크 모델보다 더 빠른 확산을 달성하고 유사한 확률 분포를 보입니다. 어느 정도 이산 시간 및 연속 시간 모델은 상호 교환 가능합니다. 또한 그래프 구조에 따라 다양한 이산 모델을 상호 교환할 수 있어 양자 워크 모델의 다양성을 강조합니다. 저자에 따르면 양자 워크는 진화적 장점이 있을 뿐만 아니라 샘플링 효율성을 개선하여 이전에는 고전적 시스템에서 계산적으로 어렵다고 여겨졌던 문제를 해결합니다.
구현 접근 방식 양자 워크를 구현하는 데 사용되는 다양한 물리적 양자 시스템은 이산 시간 및 연속 시간 양자 워크 모델과 양자 워크 기반 알고리즘의 유용성을 보여줍니다. 양자 워크를 물리적으로 구현하는 데는 두 가지 다른 접근 방식이 있습니다. 아날로그 물리 시뮬레이션은 주로 고체 상태, 광학 및 광자 시스템을 사용하여 양자 논리로 변환하지 않고 특정 해밀토니언을 직접 구현합니다.
이 접근 방식은 입자 수와 차원을 늘려 확장성을 제공하지만 오류 수정 및 내결함성이 부족합니다. 대규모 그래프를 효율적으로 시뮬레이션하는 데 어려움이 있습니다. 디지털 물리 시뮬레이션은 양자 워크를 시뮬레이션하기 위해 양자 회로를 구성하여 오류 수정 및 오류 허용 범위를 제공합니다. 효율적인 회로를 설계하는 것은 여전히 어렵지만 디지털 구현은 양자 속도를 달성하고 다양한 그래프를 시뮬레이션할 수 있습니다.
양자 워크 응용 프로그램의 분류 양자 워크 응용 프로그램은 양자 컴퓨팅, 양자 시뮬레이션, 양자 정보 처리, 그래프 이론적 응용 프로그램의 네 가지 주요 범주로 분류됩니다. 양자 컴퓨팅: 양자 워크는 보편적인 양자 계산을 가능하게 하고 대수 및 수론적 문제에서 계산을 가속화합니다.
또한 머신 러닝 및 최적화에 대한 응용 프로그램을 위해 탐색되고 있습니다.
양자 시뮬레이션: 양자 워크는 제어할 수 없는 양자 시스템의 행동을 시뮬레이션하는 데 중요한 도구로, 고전적으로 분석하기 어렵거나 불가능한 복잡한 양자 현상에 대한 통찰력을 제공합니다. 응용 프로그램에는 다중 입자 시스템 시뮬레이션, 복잡한 물리 문제 해결, 생화학적 프로세스 모델링이 포함됩니다.
양자 정보 처리: 양자 워크는 양자 상태의 준비, 조작, 특성화, 전송에 사용되며 양자 암호화 및 보안 애플리케이션에도 사용됩니다.
그래프 이론적 응용: 그래프 구조와 관련된 양자 워크는 그래프 이론적 문제와 다양한 네트워크 응용 프로그램에 대한 유망한 솔루션을 제공합니다. 그래프 특성을 탐색하고, 정점 중심성을 순위 지정하고, 그래프 간의 구조적 차이점을 식별하는 데 사용됩니다. 도전과 미래 방향 급속한 진전에도 불구하고, 실용적인 양자 워크 컴퓨팅은 효과적인 알고리즘을 고안하고, 물리적 구현을 확장하고, 오류 수정 또는 오류 허용을 갖춘 양자 워크를 구현하는 등의 과제에 직면해 있습니다. 그러나 이러한 과제는 이 분야의 미래 혁신과 발전을 위한 로드맵을 제공합니다.
참고문헌: Xiaogang Qiang, Shixin Ma 및 Haijing Song의 "Quantum Walk Computing: Theory, Implementation, and Application", 2024년 11월 13일, Intelligent Computing . DOI: 10.34133/icomputing.0097
https://scitechdaily.com/quantum-walks-unlocking-unprecedented-power-for-next-gen-computing/
B메모 2501021142 소스1.분석중_【】
1.
Quantum Walks: 차세대 컴퓨팅을 위한 전례 없는 파워의 잠금 해제
지능형 컴퓨팅으로 양자 워크는 고전적 컴퓨터를 난처하게 만드는 복잡한 문제를 해결하는 새로운 접근 방식을 제공한다. 데이터베이스 검색을 간소화하는 강력한 알고리즘부터 양자 시뮬레이션을 가능하게 하는 것까지, 이 기술은 컴퓨팅에서 무엇이 가능한지 재정의할 수 있다.
중첩이나 얽힘과 같은 양자 현상을 활용하는 양자 워크는 고전적인 방법을 넘어선 놀라운 계산 능력을 제공한다.
이러한 다재다능한 모델은 데이터베이스 검색부터 복잡한 양자 시스템 시뮬레이션까지 다양한 작업에서 탁월하다. 아날로그와 디지털 방법에 걸친 구현을 통해 양자 컴퓨팅 , 시뮬레이션, 그래프 이론과 같은 분야에서 혁신을 약속한다 .
1-1.계산을 위한 양자 현상 활용
[1-1]양자 워크는 중첩, 간섭, 얽힘과 같은 양자 효과]를 활용하여 고전적 방법을 훨씬 뛰어넘는 계산 능력을 달성하는 획기적인 이론적 모델이다.
고전적 랜덤 워크에 대한 양자 대응물인 양자 워크는 양자 역학을 활용하여 데이터베이스 검색, 네트워크 분석, 탐색 및 양자 시뮬레이션과 같은 작업을 위한 정교한 알고리즘을 개발한다. 이산 시간, 연속 시간, 불연속 및 비단위 양자 워크를 포함하여 여러 유형의 양자 워크가 있다. 각 모델은 고유한 기능과 이점을 제공하여 광범위한 계산 과제에 귀중한 도구가 된다.
[1'-1]양자 워크 애플리케이션은 양자 컴퓨팅, 양자 시뮬레이션, 양자 정보 처리 및 그래프 이론적 애플리케이션의 4가지 주요 범주]로 나뉜다.
_[1-1,1'-1】양자 워크는 qpeoms.work를 함의한다. 양자는 스칼라량의 단위이고 이들이 질량의 속성을 가지면 중첩되어 msbase.standard 샘플을 가진다. 밀도가 질량 중첩되어 고밀도 이면 백색왜성이나 중성자 별이 되기도 한다.
스칼라(scalar)는 qms.qvixer로 표현되는 하나의 숫자로만 표시되는 양이다. 즉, 단지 크기만 있는 물리량이다. 벡터, 텐서 등이 방향과 크기가 있는 물리량인데 대하여 방향의 구별이 없는 수량이다. 그래서 지그재그로 한위치에 쌓기도 하고 빼기도 한다. 빅뱅처럼 한점에 ems에서 발생하기도 하고 사라지기도 한다. 그런데 이들이 방향값을 가지면 msbase의 벡터.텐서 값을 가진다. 어허.
*스칼라(scalar)량 : 크기만 있고 방향이 없으며, 사칙연산이 가능한 물리량이다. 예) 질량, 부피, 밀도, 시간, 거리, 속력, 에너지, 전하량, 전압, 저항 등등..
-벡터(vector)량 : 크기와 방향으로 표현하는 물리량이다. 예) 변위, 속도, 가속도, 힘, 운동량, 충격량, 전기장, 자기장, 중력장 등등..
1-2.양자 워크 모델의 상세 분석
이산 시간 양자 워크는 Hadamard 및 Grover 워크와 같은 동전 기반 모델이나 Szegedy 및 그래프 기반 이동을 위한 계단형 양자 워크와 같은 동전 없는 모델을 사용하여 시간 요소 없이 단계별 전환을 포함한다. 반면, 연속 시간 양자 워크는 시간 독립적인 해밀토니언을 사용하여 그래프에서 작동하므로 공간 검색 및 횡단 문제에 특히 유용하다. 불연속 양자 워크는 이산 시간 및 연속 시간 모델의 속성을 결합하여 완벽한 상태 전송을 통해 보편적인 계산을 가능하게 한다.
한편, [1-2]확률적 양자 워크 및 개방형 양자 워크를 포함한 비단위 양자 워크]는 개방형 양자 시스템으로 작동하고 광합성 및 양자 마르코프 프로세스를 시뮬레이션하는 데 응용된다.
_[1-2】qms 스칼라량(2,0)은 비단위 점.선.면
시공간 간에 얽힘이나 양자 위크이다. 단위 스칼라량은 poms=1.mcell이다. 그래서 비단위는 mcell에 국소점으로 공급되기도 되기도 하지만 외부에서 들어온 msoss.mcell(zsp)에 내재한다. 어허. 하지만 더 근본적으로 양자워크의 qcell.ms이 되기도 한다.
2.
두 가지 원래 분기인 이산 시간 및 연속 시간 양자 워크는 고전적인 랜덤 워크 모델보다 더 빠른 확산을 달성하고 유사한 확률 분포를 보인다. 어느 정도 이산 시간 및 연속 시간 모델은 상호 교환 가능하다. 또한 그래프 구조에 따라 다양한 이산 모델을 상호 교환할 수 있어 양자 워크 모델의 다양성을 강조한다. 저자에 따르면 양자 워크는 진화적 장점이 있을 뿐만 아니라 샘플링 효율성을 개선하여 이전에는 고전적 시스템에서 계산적으로 어렵다고 여겨졌던 문제를 해결한다.
B.구현 접근 방식
양자 워크를 구현하는 데 사용되는 다양한 물리적 양자 시스템은 이산 시간 및 연속 시간 양자 워크 모델과 양자 워크 기반 알고리즘의 유용성을 보여준다. 양자 워크를 물리적으로 구현하는 데는 두 가지 다른 접근 방식이 있다.
아날로그 물리 시뮬레이션은 주로 고체 상태, 광학 및 광자 시스템을 사용하여 양자 논리로 변환하지 않고 특정 해밀토니언을 직접 구현한다. 이 접근 방식은 입자 수와 차원을 늘려 확장성을 제공하지만 오류 수정 및 내결함성이 부족하다. 대규모 그래프를 효율적으로 시뮬레이션하는 데 어려움이 있다.
디지털 물리 시뮬레이션은 양자 워크를 시뮬레이션하기 위해 양자 회로를 구성하여 오류 수정 및 오류 허용 범위를 제공한다. 효율적인 회로를 설계하는 것은 여전히 어렵지만 디지털 구현은 양자 속도를 달성하고 다양한 그래프를 시뮬레이션할 수 있다.
b2.양자 워크 응용 프로그램의 분류
양자 워크 응용 프로그램은 양자 컴퓨팅, 양자 시뮬레이션, 양자 정보 처리, 그래프 이론적 응용 프로그램의 네 가지 주요 범주로 분류된다.
양자 컴퓨팅: 양자 워크는 보편적인 양자 계산을 가능하게 하고 대수 및 수론적 문제에서 계산을 가속화한다. 또한 머신 러닝 및 최적화에 대한 응용 프로그램을 위해 탐색되고 있다.
양자 시뮬레이션: 양자 워크는 제어할 수 없는 양자 시스템의 행동을 시뮬레이션하는 데 중요한 도구로, 고전적으로 분석하기 어렵거나 불가능한 복잡한 양자 현상에 대한 통찰력을 제공한다. 응용 프로그램에는 다중 입자 시스템 시뮬레이션, 복잡한 물리 문제 해결, 생화학적 프로세스 모델링이 포함된다.
양자 정보 처리: 양자 워크는 양자 상태의 준비, 조작, 특성화, 전송에 사용되며 양자 암호화 및 보안 애플리케이션에도 사용된다.
그래프 이론적 응용: 그래프 구조와 관련된 양자 워크는 그래프 이론적 문제와 다양한 네트워크 응용 프로그램에 대한 유망한 솔루션을 제공한다. 그래프 특성을 탐색하고, 정점 중심성을 순위 지정하고, 그래프 간의 구조적 차이점을 식별하는 데 사용된다.
b3.도전과 미래 방향
급속한 진전에도 불구하고, 실용적인 양자 워크 컴퓨팅은 효과적인 알고리즘을 고안하고, 물리적 구현을 확장하고, 오류 수정 또는 오류 허용을 갖춘 양자 워크를 구현하는 등의 과제에 직면해 있다. 그러나 이러한 과제는 이 분야의 미래 혁신과 발전을 위한 로드맵을 제공한다.
B Memo 2501021142 Source 1. Analysis_【】
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Quantum Walks: Unlocking Unprecedented Power for Next-Generation Computing
With intelligent computing, quantum walks offer a new approach to solving complex problems that confound classical computers. From powerful algorithms that simplify database searches to enabling quantum simulations, this technology has the potential to redefine what is possible in computing.
By exploiting quantum phenomena such as superposition and entanglement, quantum walks provide incredible computational power beyond classical methods.
These versatile models excel at a wide range of tasks, from database searches to simulating complex quantum systems. With implementations spanning analog and digital methods, they promise to revolutionize fields such as quantum computing, simulation, and graph theory.
1-1. Exploiting Quantum Phenomena for Computation
[1-1]Quantum walks are groundbreaking theoretical models that utilize quantum effects such as superposition, interference, and entanglement to achieve computational power far beyond classical methods.
Quantum walks, the quantum counterpart to classical random walks, leverage quantum mechanics to develop sophisticated algorithms for tasks such as database searches, network analysis, navigation, and quantum simulation. There are several types of quantum walks, including discrete-time, continuous-time, discontinuous, and unitless quantum walks. Each model offers unique features and advantages that make it a valuable tool for a wide range of computational tasks.
[1'-1] Quantum walk applications fall into four major categories: quantum computing, quantum simulation, quantum information processing, and graph theory applications.
_[1-1,1'-1】Quantum walks imply qpeoms.work. Quantum is a unit of scalar quantities, and if they have the property of mass, they are superimposed and have msbase.standard samples. If the density is high enough to be mass superimposed, they can become white dwarfs or neutron stars.
A scalar is a quantity that is represented by just one number, represented by qms.qvixer. That is, it is a physical quantity that has only magnitude. Vectors, tensors, etc. are physical quantities with direction and size, but this is a quantity that does not distinguish direction. So it is stacked and subtracted in a zigzag pattern at one location. It also occurs and disappears at one point from ems like the Big Bang. However, if they have a direction value, they have the vector/tensor value of msbase. Oh.
*Scalar quantity: A physical quantity that has only size and no direction, and can perform four basic operations. Examples) Mass, volume, density, time, distance, speed, energy, charge, voltage, resistance, etc.
-Vector quantity: A physical quantity expressed in size and direction. Examples) Displacement, velocity, acceleration, force, momentum, impulse, electric field, magnetic field, gravitational field, etc.
1-2. Detailed analysis of the quantum walk model
Discrete-time quantum walk includes step-by-step transitions without a time element, using coin-based models such as Hadamard and Grover walks or coinless models such as Szegedy and step-type quantum walks for graph-based movement. On the other hand, continuous-time quantum walks operate on graphs using time-independent Hamiltonians, making them particularly useful for spatial search and traversal problems. Discrete quantum walks combine the properties of discrete-time and continuous-time models to enable universal computation through perfect state transfer.
On the other hand, [1-2]non-unitary quantum walks including probabilistic quantum walks and open quantum walks] operate as open quantum systems and have applications in simulating photosynthesis and quantum Markov processes.
_[1-2]qms scalar quantity (2,0) is non-unitary point.line.surface
entanglement or quantum weak between spacetimes. Unitary scalar quantity is poms=1.mcell. So non-unit is sometimes supplied as a local point to mcell, but is inherent in msoss.mcell(zsp) that comes from outside. Oh. But more fundamentally, it is also the qcell.ms of quantum walks.
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