네이버상위노출 상위노출 양자 프로세서, 고전적 방식으로 풀 수 없는 문제 해결 능력 입증양자 컴퓨터는 수십 년간 특정 작업에서 고전적 알고리즘보다 월등한 속도 향상을 약속해왔다. D-웨이브(D-wave) 연구진은 초전도 양자 어닐링(Quantum Annealing) 프로세서를 사용해 슈뢰딩거 방정식의 해를 빠르게 찾아내는 데 성공했다. 이 연구는 양자 컴퓨팅이 특정 문제에서 '초고전적 계산'(beyond-classical computation) 능력을 보여주는 중요한 사례로, 고전적 컴퓨터로는 현실적인 시간 내에 도달하기 어려운 정확도를 달성했다.연구진은 이차원, 삼차원 및 무한 차원 스핀 글래스(spin glasses)에서 얽힘(entanglement)의 면적법칙 스케일링을 증명하며, 행렬곱상태(matrix-product-state) 접근법에서 관찰된 확장-지수적 스케일링을 뒷받침했다. 특히 주목할 점은 텐서 네트워크와 신경망 기반의 고전적 방법들이 양자 어닐러와 동일한 정확도를 합리적인 시간 내에 달성할 수 없다는 것이다. 이는 양자 어닐러가 고전적 계산으로는 해결하기 어려운 실질적 중요성을 가진 문제들에 답할 수 있음을 보여준다.양자 임계 동역학 시뮬레이션: 5000큐비트로 검증된 횡단-장 이징 모델양자 컴퓨팅의 이론은 특정 작업에서 고전적 알고리즘보다 큰 속도 향상을 약속해왔지만, 실질적인 관심을 가진 문제에서 이러한 능력을 확고히 입증하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아있다. 이번 연구는 연속-시간 양자 동역학의 일반적이고 실용적인 문제인 횡단-장 이징 모델(transverse-field Ising model, TFIM)을 시뮬레이션하는 데 중점을 두었다.초전도 양자 어닐링(QA) 프로세서는 이미 이징형 시스템에서 양자 상전이 시뮬레이션과 큐비트 스핀 글래스에서의 양자 임계 동역학에 활용되어 왔다. 이번 연구에서는 5000개 이상의 큐비트에서 측정된 임계 지수가 예상되는 보편성 클래스의 추정치와 밀접하게 일치하는 것을 확인했다. 이는 슈뢰딩거 진화를 증명하는 설득력 있는 증거지만, 이 매개변수 범위에서도 고전적 방법으로 시뮬레이션할 수 없다는 점을 확립하는 것이 중요하다.고전 vs 양자: MPS 시뮬레이션과 QPU의 격자 크기별 성능 비교연구팀은 먼저 작은 문제에서 양자 처리 장치(QPU)의 오차를 평가하기 위해 행렬곱상태(MPS) 시뮬레이션으로 계산된 기준 진실과 비교했다. 서로 다른 설계의 두 가지 양자 프로세서를 사용하여 정사각형, 입방체, 다이아몬드, 이중 클릭(bicli

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