21일 챌린지 - Day 18: 변분 양자 알고리즘과 하이브리드 양자-클래식 컴퓨팅

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대상자

• *대상자:** 양자 컴퓨팅과 하이브리드 알고리즘에 관심 있는 개발자 및 연구자
• *난이도:** 중급 이상 (양자 알고리즘, Qiskit, NumPy 사용 경험 필요)

핵심 요약

• 변분 양자 알고리즘(VQA)은 양자 컴퓨터와 클래식 컴퓨터를 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용합니다.
• Qiskit과 NumPy 라이브러리를 활용한 3가지 예제 코드가 제공됩니다.
• 하이브리드 아키텍처는 양자 회로 최적화와 클래식 최적화 알고리즘의 결합을 강조합니다.

섹션별 세부 요약

1. 변분 양자 알고리즘 개요

• VQA는 양자 상태의 파라미터를 클래식 최적화 기법으로 조정하며, 양자 회로의 성능을 향상시킵니다.
• 주요 응용 분야: 최적화 문제, 양자 화학, 머신러닝.
• 하이브리드 계산은 양자 하드웨어의 한계를 보완하고, 현재 기술 수준에서 실현 가능한 접근 방식입니다.

2. 예제 코드 1: 알고리즘 라이브러리 사용

• GitHub 링크: QuCode_Day18_VariationalQuantumAlgorithms_Ex1.py
• 코드는 전용 알고리즘 라이브러리를 사용해 VQA 구현을 간소화합니다.
• 주요 함수: variational_quantum_circuit(), optimizer().

3. 예제 코드 2: Qiskit + NumPy 활용

• GitHub 링크: QuCode_Day18_VariationalQuantumAlgorithms_Ex2.py
• Qiskit의 QuantumCircuit과 NumPy의 수치 계산 기능을 결합하여 회로 생성 및 최적화 수행.
• 핵심 API: qiskit.algorithms.VQE, numpy.linalg.eigvalsh.

4. 예제 코드 3: 순수 Qiskit 라이브러리 사용

• GitHub 링크: QuCode_Day18_VariationalQuantumAlgorithms_Ex3.py
• Qiskit의 내장 최적화 모듈을 사용해 완전한 하이브리드 프로세스 구현.
• 핵심 클래스: qiskit.algorithms.optimizers.COBYLA, qiskit.quantum_info.Statevector.

결론

• 변분 양자 알고리즘은 양자 컴퓨팅의 실용화에 핵심적인 역할을 하며, Qiskit과 NumPy를 활용한 예제는 학습 및 개발의 기초가 됩니다.
• 제공된 코드는 하이브리드 아키텍처 구현과 최적화 기법을 실습하는 데 유용합니다.