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NISQ (잡음 중간 규모 양자)

Noisy Intermediate-Scale Quantum

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Definition

수십~수백 개의 큐비트를 가지지만 오류 정정이 불완전한 현 세대 양자 컴퓨터를 가리키는 용어. 2018년 존 프레스킬(John Preskill)이 제안했다.

NISQ란 무엇인가?

(1) 직관적 비유

초창기 진공관 컴퓨터를 떠올려 보자. 연산은 할 수 있지만 자주 오작동하고, 대규모 복잡한 계산은 엄두도 못 냈다. NISQ 컴퓨터가 딱 그 위치다. 큐비트 수는 50~1,000개 수준으로 '중간 규모(intermediate-scale)'지만, 게이트 연산마다 잡음(noise)이 누적되어 긴 회로를 돌리면 결과가 틀어진다.

(2) 엄밀한 정의

프레스킬의 정의에 따르면, NISQ 기기는 다음 두 조건을 동시에 만족한다.

  • 큐비트 수 $n \sim 50\text{–}1{,}000$: 고전 컴퓨터가 직접 시뮬레이션하기 어려운 힐베르트 공간 크기.
  • 오류율 $\sim 10^{-3}\text{–}10^{-2}$: 양자 오류 정정(QEC)을 적용하기에는 충분히 낮지 않아, 논리 큐비트 구현이 현실적으로 불가.

결과적으로 사용 가능한 회로 깊이(depth)가 수십~수백 게이트로 제한된다.

(3) 중요성·응용

NISQ 시대의 핵심 질문은 **"오류 정정 없이도 고전 컴퓨터를 능가할 수 있는가"**이다. 이를 탐색하는 대표 알고리즘으로 변분 양자 고유값 분해기(VQE), 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA) 등이 있다. 또한 양자 우위(quantum advantage) 실증 실험의 주 무대이기도 하다. 완전한 내결함성 양자 컴퓨터(FTQC)로 가는 과도기적 단계로서, 현재 대부분의 산업·학술 연구가 NISQ 환경을 기반으로 진행된다.

이 정의는 Claude 가 작성한 것으로, 오류가 있을 수 있습니다.

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QAOA: 조합 최적화를 위한 양자 근사 최적화 알고리즘

QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)는 조합 최적화 문제를 양자 회로로 근사 해결하는 변분 양자 알고리즘이다. 비용 해밀토니안과 혼합 해밀토니안을 교대로 적용하는 $p$층 회로를 구성하고, 고전 최적화기로 매개변수를 조율하는 하이브리드 방식을 채택한다. MaxCut, 포트폴리오 최적화 등 NP-난해 문제에 대한 근사 해를 NISQ 장치에서 탐색하는 데 활발히 연구되고 있다.