Hello World: 첫 번째 양자 Circuit

Bell 상태(얽힌 두 Qubit)를 만들고 세 가지 방법으로 실행해 봅니다:

1. 이상적 시뮬레이션 — 완벽한 결과, 계정 불필요
2. 노이즈 시뮬레이션 — 실제 장치를 시뮬레이션, 계정 불필요
3. 실제 양자 하드웨어 — IBM Quantum 계정 필요

Circuit 만들기

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit qiskit-ibm-runtime

from qiskit import QuantumCircuit

qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure_all()

qc.draw(output="mpl")

옵션 1: 이상적 시뮬레이션 (계정 불필요)

StatevectorSampler를 사용합니다 — 노이즈 없이 완벽한 결과를 제공하는 로컬 시뮬레이터입니다.

from qiskit.primitives import StatevectorSampler

result = StatevectorSampler().run([qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts

from qiskit.visualization import plot_histogram
plot_histogram(counts)

옵션 2: 노이즈 시뮬레이션 (계정 불필요)

FakeManilaV2를 사용합니다 — 노이즈 특성을 포함하여 실제 IBM 양자 장치를 모방하는 로컬 시뮬레이터입니다. Circuit은 먼저 Transpiler를 통해 장치의 게이트 집합과 Qubit 연결성에 맞게 변환(적응)되어야 합니다.

from qiskit_ibm_runtime import SamplerV2
from qiskit_ibm_runtime.fake_provider import FakeManilaV2
from qiskit.transpiler.preset_passmanagers import generate_preset_pass_manager

backend = FakeManilaV2()
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)

result = SamplerV2(mode=backend).run([isa_qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts

plot_histogram(counts)

옵션 3: 실제 양자 하드웨어

IBM Quantum 계정이 필요합니다. 자세한 내용은 IBM Quantum 계정 설정하기를 참고하세요.

이 Binder 세션에서 아직 자격 증명을 저장하지 않으셨다면, 먼저 다음을 실행하세요:

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

QiskitRuntimeService.save_account(
    token="<your-api-key>",
    instance="<your-crn>",
    overwrite=True
)

참고: 실제 하드웨어에서의 작업은 대기열 시간에 따라 시간이 걸릴 수 있습니다. 셀이 아직 실행 중이라면 quantum.cloud.ibm.com/workloads에서 작업 상태를 확인하고 결과를 볼 수 있습니다.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, SamplerV2
from qiskit.transpiler.preset_passmanagers import generate_preset_pass_manager

service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(operational=True, simulator=False)
print(f"Running on {backend.name}")

pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=1)
isa_qc = pm.run(qc)

result = SamplerV2(mode=backend).run([isa_qc], shots=1024).result()
counts = result[0].data.meas.get_counts()
counts

plot_histogram(counts)

다음 단계는?

• 튜토리얼 — 알고리즘, 오류 완화, 변환 등에 관한 단계별 가이드
• 강좌 — 양자 기초부터 유틸리티 규모 컴퓨팅까지 체계적인 학습 경로
• 로컬 테스트 모드 — IBM Quantum 계정 없이 대부분의 노트북 실행