이것은?
🎯 시뮬레이터 팁
📚 용어집
🏆 핵심 인물
Alberto Peruzzo (2014)
광양자 프로세서에서 VQE(Variational Quantum Eigensolver)의 첫 번째 실험 시연을 주도하여 하이브리드 양자-고전 최적화가 실험적으로 실행 가능함을 입증했습니다.
Edward Farhi (2014)
QAOA(양자 근사 최적화 알고리즘)와 양자 단열 계산 개념을 공동 발명하여 양자 최적화를 위한 기본 프레임워크를 제공합니다.
Jarrod McClean (2016)
변이 양자 알고리즘을 위한 이론적 프레임워크를 개발하고 황량한 고원 문제를 식별하여 하이브리드 양자-고전 최적화에 대한 이해를 근본적으로 형성했습니다.
Abhinav Kandala (2017)
초전도 양자 하드웨어에 대한 분자 시뮬레이션을 위한 IBM의 VQE 실험 시연을 주도하여 실용적인 양자 화학을 발전시켰습니다.
Maria Schuld (2018)
변이 양자회로와 기계학습의 연결을 개척하여 하이브리드 알고리즘을 통한 양자 기계학습 분야 확립
Alain Aspuru-Guzik (2005)
화학 시뮬레이션에 양자 컴퓨터를 사용하는 독창적인 아이디어를 제안하고 VQE를 공동 개발하여 양자 컴퓨팅과 계산 화학을 연결합니다.
Ryan Babbush (2018)
효율적인 양자 화학 시뮬레이션 방법을 개발하고 실제 양자 하드웨어에서 VQE를 시연하는 과정에서 Google의 양자 알고리즘 팀을 이끌었습니다.
🎓 학습 자료
- A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor
VQE를 소개하고 이를 실험적으로 시연하여 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅의 기반을 구축하는 랜드마크 논문입니다. - A Quantum Approximate Optimization Algorithm
단기 양자 하드웨어의 제약 조건 내에서 작동하는 조합 최적화 문제에 대한 양자 알고리즘을 제안하는 원본 QAOA 논문입니다. - Barren plateaus in quantum neural network training landscapes
가변 양자 회로 훈련의 근본적인 과제를 식별하여 시스템 크기에 따라 기울기가 기하급수적으로 사라질 수 있음을 보여줍니다. - Scalable Quantum Simulation of Molecular Energies on a Quantum Processor
Google의 초전도 양자 하드웨어에서 확장 가능한 VQE를 시연하고 단기 장치에서 실제 분자 에너지 계산을 보여줍니다. - Quantum Chemistry and Computing for the Curious
VQE 애플리케이션의 실제 사례를 통해 양자 컴퓨터가 분자 시스템을 시뮬레이션하는 방법을 쉽게 소개합니다. - Quantum Machine Learning: What Quantum Computing Means to Data Mining
데이터 과학 애플리케이션을 위한 변형 양자 알고리즘을 다루면서 양자 컴퓨팅과 기계 학습의 교차점을 탐색합니다. - Quantum Computation and Quantum Information
변형 양자 알고리즘의 기본 수학적 기초를 포함하여 양자 컴퓨팅 이론에 대한 포괄적인 참고 자료입니다. - Molecular Electronic-Structure Theory
VQE 알고리즘이 계산하는 내용을 이해하기 위한 화학적 맥락을 제공하는 계산 화학에 대한 최종 참조입니다. - Variational Quantum Eigensolver Explained
VQE가 양자 회로와 고전적 최적화를 결합하여 분자 기저 상태 에너지를 찾는 방법에 대한 명확한 시각적 설명입니다. - QAOA Tutorial - Solving Optimization Problems with Quantum Computers
코드 예제와 직관적인 설명을 통해 MaxCut 문제에 대한 QAOA 구현을 단계별로 안내합니다. - Hybrid Quantum-Classical Computing - IBM Quantum
오류 완화 전략 및 하드웨어 고려 사항을 포함하여 하이브리드 알고리즘의 실제적인 측면에 대한 IBM Research 강의입니다. - Quantum Machine Learning with Variational Circuits
양자 커널 및 변형 분류기를 다루는 기계 학습 작업을 위해 매개변수화된 양자 회로를 사용하는 방법에 대한 자습서입니다.