소개

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이 강좌의 첫 번째 수업에서는 쿼리 모델로 알려진 간단한 알고리즘적 프레임워크를 정식화하고, 이 프레임워크 내에서 양자 컴퓨터가 제공하는 이점을 탐구합니다.

계산의 쿼리 모델은 양자 알고리즘 아이디어를 위한 페트리 접시와 같습니다. 이 모델은 실제로 우리가 일반적으로 관심을 갖는 계산 문제들을 정확히 표현하지 못한다는 점에서 경직되어 있고 부자연스럽지만, 그럼에도 불구하고 양자 알고리즘 기법을 개발하기 위한 도구로서 놀라울 정도로 유용하다는 것이 입증되었습니다. 여기에는 정수 인수분해를 위한 쇼어 알고리즘과 같이 가장 잘 알려진 양자 알고리즘들을 뒷받침하는 기법들도 포함됩니다. 또한 쿼리 모델은 양자 알고리즘 기법을 설명하는 데에도 매우 유용한 프레임워크입니다.

쿼리 모델 자체를 소개한 후에는, 최초로 발견된 양자 알고리즘인 도이치 알고리즘과, 이를 확장한 도이치-조사 알고리즘을 다룹니다. 이 알고리즘들은 쿼리 모델의 맥락 안에서 양자 컴퓨터가 고전 컴퓨터에 비해 가지는 정량적인 이점을 보여줍니다. 그런 다음 사이먼 알고리즘으로 알려진 양자 알고리즘을 다루는데, 이 알고리즘은 해당 내용에 이르렀을 때 설명할 이유들로 인해, 양자 계산이 고전 계산에 비해 가지는 더 견고하고 만족스러운 이점을 제공합니다.

수업 영상

다음 영상에서 John Watrous가 이 수업의 양자 쿼리 알고리즘 내용을 단계별로 안내합니다. 또는 이 수업의 YouTube 영상을 별도의 창에서 열 수도 있습니다. 이 수업의 슬라이드를 다운로드하세요.