.Quantum computer outperforms supercomputers in approximate optimization tasks
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Starship version space science
.Quantum computer outperforms supercomputers in approximate optimization tasks
양자 컴퓨터는 근사 최적화 작업에서 슈퍼컴퓨터보다 성능이 뛰어납니다
저자: Will Kwong, University of Southern California 출처: AI가 생성한 이미지
양자 컴퓨터는 기존 슈퍼컴퓨터보다 최적화 문제를 더 빠르게 풀 수 있는데, 이 과정은 "양자 이점"으로 알려져 있으며, USC 연구원이 Physical Review Letters 에 최근 발표한 논문을 통해 이를 입증했습니다 . 이 연구는 양자 컴퓨팅의 특수한 형태인 양자 어닐링이 복잡한 문제에 대한 거의 최적의 솔루션을 찾을 때 현존하는 최고의 고전적 알고리즘보다 더 우수한 성능을 보인다는 것을 보여줍니다.
"양자 어닐링이 작동하는 방식은 양자 시스템 에서 저에너지 상태를 찾는 것인데 , 이는 해결하려는 문제에 대한 최적 또는 최적에 가까운 솔루션에 해당합니다."라고 USC 비터비 공과대학과 USC 도른사이프 문학, 예술, 과학 대학의 전기 및 컴퓨터 공학, 화학, 물리 및 천문학 교수이자 이 연구의 책임 저자인 대니얼 라이더가 말했습니다. 대략적인 최적화 과학자들은 수년간 양자 어닐러를 사용하여 양자 스케일링 이점( 문제의 크기가 커질수록 양자 이점이 커지는 현상)을 입증하기 위해 노력해 왔습니다.
양자 어닐링은 최적화에 있어 계산적 이점을 제공한다는 이론이 오랫동안 제시되어 왔지만, 기존 방법보다 스케일링 성능이 향상되었다는 확실한 증거는 찾기 어려웠습니다. 본 연구는 양자 이점이 아직 입증되지 않은 정확한 최적화에서 산업과 과학 분야에서 폭넓게 적용될 수 있는 근사 최적화로 연구의 초점을 전환합니다.
양자 어닐링은 양자 물리학 원리를 활용하여 어려운 최적화 문제 에 대한 고품질 해법을 찾을 수 있는 특정 유형의 양자 컴퓨팅입니다 . 이 연구는 정확한 최적해를 요구하는 대신, 최적값의 특정 비율(≥1%) 내에서 해법을 찾는 데 중점을 두었습니다. 많은 현실 세계의 문제들은 정확한 해결책을 요구하지 않기 때문에 이러한 접근 방식이 실질적으로 타당합니다. 예를 들어, 뮤추얼 펀드 에 어떤 주식을 투자할지 결정할 때 , 다른 모든 주식 포트폴리오를 능가하는 것보다는 주요 시장 지수를 능가하는 것만으로도 충분한 경우가 많습니다.
알고리즘적 양자 스케일링 이점을 입증하기 위해 연구진은 USC 정보과학연구소에 설치된 특수 양자 컴퓨팅 장치인 D-Wave Advantage 양자 어닐링 프로세서를 사용했습니다. 모든 현존하는 양자 컴퓨터와 마찬가지로, 잡음은 양자 어닐링에서 양자 이점을 저해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 D-Wave 프로세서에 양자 어닐링 보정(QAC)이라는 기술을 구현하여 1,300개 이상의 오류 억제 논리 큐비트를 생성했습니다.
이러한 오류 억제는 유사 문제에 대한 현재 가장 효율적인 고전 알고리즘인 등에너지 클러스터 이동을 이용한 병렬 템퍼링(PT-ICM)보다 우위를 확보하는 데 핵심적인 역할을 했습니다. '엡실론까지의 시간' 성능 이 연구는 여러 연구 방법을 활용하여 양자적 이점을 입증했으며 고정밀 상호작용이 있는 2차원 스핀 유리 문제에 초점을 맞췄습니다. Lidar는 "스핀 글라스 문제는 무질서한 자기 시스템의 통계 물리학 모델에서 비롯된 복잡한 최적화 과제의 한 종류입니다."라고 밝혔습니다.
연구진은 정확한 해법을 찾는 대신 "엡실론까지의 시간" 성능을 벤치마킹하여 각 접근 방식이 최적 답의 지정된 비율 내에서 얼마나 빨리 해법을 찾을 수 있는지 측정했습니다. 연구진은 연구 결과를 더 밀도가 높고 고차원적인 문제로 확장하고 실제 최적화 분야에서의 응용 가능성을 모색하는 것을 목표로 합니다. Lidar는 양자 하드웨어와 오류 억제 기술의 추가적인 개선이 관찰된 이점을 더욱 증폭시킬 수 있다고 밝혔습니다.
"이것은 최적에 가까운 솔루션만으로 충분한 최적화 작업에서 양자 알고리즘에 새로운 길을 열어줍니다." 추가 정보: Humberto Munoz-Bauza 외, 양자 어닐링을 이용한 근사 최적화에서의 스케일링 이점, Physical Review Letters (2025). DOI: 10.1103/PhysRevLett.134.160601 저널 정보: Physical Review Letters
https://phys.org/news/2025-04-quantum-outperforms-supercomputers-approximate-optimization.html
메모 2405010551_소스1.분석중【】
_[1,1-2,1-3】양자 스케일 이점은 복잡한 msbase 문제를 푸는 단위 qpeoms에 해당된다. 여기에서 스케일은 ms 문제의 크기와 동일한 단위 크기이다. 이것을 양자 스케일 잇점으로 보여진다. 어허.
단위가 존재하면 그단위대로 중첩하여 문제를 만들거나 꼬투리를 잡아 풀면된다.
*advantage 잇점은 테니스·탁구에서, 듀스가 된 다음에 어느 편이든지 먼저 한 점을 얻는 일.
"advantage"는 한국어로 "이점", "장점", "유리한 점" 등으로 번역된다. 특정 상황이나 조건에서 다른 사람이나 다른 상황에 비해 더 나은 위치에 있거나, 성공 가능성이 높은 상태를 의미한다.
나의 advantage.origin_ms는 4개의 샘플을 제세한다. 이것은 매우 복잡하고 거대하거나 극미의 국소적 희소성을 가지거나 치밀한 스케일에 대해서도 양자적 동기화의 스케일 잇점을 가진다.
1-4.
양자 어닐링은 최적화에 있어 계산적 이점을 제공한다는 이론이 오랫동안 제시되어 왔지만, 기존 방법보다 스케일링 성능이 향상되었다는 확실한 증거는 찾기 어려웠다.
이에 보기1.2.3.4은 스핀 최적화에 있어 계산적 이점을 제공한다는 이론에 부합한다.
특히, 스핀 글라스 문제에 최적화에 탁월하다. 이 문제는 무질서한 자기 시스템의 통계 물리학 모델에서 비롯된 복잡한 최적화 과제의 한 종류이다. 그어떤 문제의 최적상태는 늘 magicsum 상태이기 때문이다. 우주.생명.기원의 문제에는 최적화의 역할 진화가 결정적인 단서이였고 그 샘플들이 보기 1234.들이다. 어허.
보기1.
sample 1.vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
b0acfd|~ |0000e0
000ac0|~|f00bde
0c0fab|~ |000e0d
e00d0c|~|0b0fa0
f000e0|~ |b0dac0
d0f000|~ |cae0b0
0b000f|~ |0ead0c
0deb00|~|ac000f
ced0ba|~|00f000
a0b00e|~|0dc0f0
0ace00|~|df000b
0f00d0|~|e0bc0a
보기2.
sample qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
보기3.
sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
보기4.
sample msoss
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
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