소개
시작하기 전에, 콘텐츠 제공과 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 되는 이 짧은 사전 코스 설문을 완료해 주세요.
Note: This survey is provided by IBM Quantum and relates to the original English content. To give feedback on doQumentation's website, translations, or code execution, please open a GitHub issue.
이 코스는 VQE의 화학 분야 응용을 포함하여, 변분 양자 고유값 계산기(VQE)에 대한 집중적인 소개를 제공합니다. 이 코스는 화학, 생화학, 또는 생물물리학 문제에 양자 컴퓨팅을 적용하는 데 관심이 있는 양자 컴퓨팅 기술 실무자를 대상으로 합니다. 이 코스에서는 VQE 계산의 다음과 같은 중요한 요소들을 다룹니다:
- Hamiltonian
- ansatz
- 고전 최적화기(Classical optimizer)
이 모든 요소는 Qiskit Runtime Primitives, 특히 Estimator를 기반으로 VQE 계산을 구축하기 위해 함께 사용됩니다. primitives에 대한 정보는 문서를 참조해 주세요. VQE 계산을 설정할 때, 다음과 같은 표준 Qiskit patterns 프레임워크를 따릅니다:
- 고전적 입력을 양자 문제로 매핑
- 양자 실행을 위한 문제 최적화
- Qiskit Runtime primitives를 이용한 실행
- 후처리 및 고전적 형식으로 결과 반환
이 프레임워크에 대한 일부 설명은 본 코스 전반에 걸쳐 찾을 수 있지만, Qiskit patterns의 예제와 함께 완전한 설명을 보려면 이 문서를 참조해 주세요.
이 코스를 완료하는 데 약 6-10시간을 할애할 것을 권장합니다. 영상과 읽기 자료는 두 시간 정도 소요될 가능성이 있습니다. 나머지 시간은 코드 셀을 실행하고 수정하며, 퀴즈 문제를 풀고, 연결된 문서를 읽는 데 사용됩니다.
IBM Quantum®은 VQE와 관련된 다른 역량 강화 자료도 제공합니다. 이미 VQE의 구성 요소에 익숙하고 단순히 실습에 적용하고자 한다면, 다음 튜토리얼을 참조해 주세요: VQE를 이용한 Heisenberg 사슬의 바닥 상태 에너지 추정.
VQE 개요
IBM Quantum Americas의 Quantum Innovation Centers 책임자인 Dr. Victoria Lipinska가 진행하는 이 개요 영상을 시청하며 VQE에 대한 학습을 시작하겠습니다.
여러분은 VQE가 무엇인지, 무엇을 할 수 있는지, 그리고 다른 양자 컴퓨팅 알고리즘에 비해 근시일 내에 왜 유용할 가능성이 높은지를 배우게 됩니다.
참고문헌
위 영상에서 참조된 기사는 다음과 같습니다.