양자 컴퓨터

개요

양자 컴퓨터(quantum computer, 문화어: 량자 콤퓨터)는 양자 얽힘(quantum entanglement)과 양자 중첩(quantum superposition)과 같은 양자역학적 현상을 이용하여 데이터를 처리하는 계산 장치이다.^[1]^[2]^[3]^[4] 이러한 방식으로 계산을 수행하는 것을 양자 컴퓨팅(quantum computing)이라고 부른다.^[5]

양자 컴퓨팅은 컴퓨터 과학, 물리학, 수학 등 다양한 학문이 결합된 종합적 연구 분야로, 전통적인 컴퓨터보다 특정 복잡한 문제를 훨씬 빠르게 해결할 수 있다.

고전적 컴퓨터에서는 데이터 단위가 비트(bit)로 표현되며, 각 비트는 0 또는 1의 값을 가진다. 반면 양자 컴퓨터에서는 큐비트(qubit)를 사용하며, 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있는 중첩 상태를 활용한다. 양자 계산의 핵심 원리는 입자의 양자적 특성을 통해 정보를 표현하고, 양자 연산을 수행하는 메커니즘을 설계할 수 있다는 데 기반을 둔다.

현재 양자 컴퓨팅은 실험적 단계에 있으며, 소수의 큐비트를 활용한 초기 양자 연산 실험이 진행 중이다.^[6]^[7]

양자 정보 통신 기술은 미래 정보 사회의 패러다임을 바꿀 핵심 기술로 주목받고 있다.^[8] 양자 얽힘을 기반으로 한 양자 컴퓨터는 여러 계산을 동시에 수행할 수 있어 정보 처리량과 속도 면에서 기존 컴퓨터를 능가한다. 다만, 양자 얽힘 생성에는 높은 비용이 소요되기 때문에, 이를 최소화하고 부정보(side information)를 활용해 정보를 교환하는 기술이 연구되고 있다.^[9]

양자 컴퓨팅과 계산 복잡도 이론

양자 컴퓨팅은 전통적 계산 이론에서 정의된 복잡도 클래스를 확장하며, 기존 알고리즘으로는 풀기 어려운 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 가능성을 제시한다.

대표적인 예시:

Shor 알고리즘: 큰 수의 소인수분해를 다항 시간에 해결할 수 있어, 현재 널리 사용되는 RSA 암호 체계에 위협이 된다.
Grover 알고리즘: 비정렬 데이터베이스 검색 문제를 제곱근 시간에 해결할 수 있다.

양자 복잡도 이론에서는 BQP(Bounded-error Quantum Polynomial time)라는 복잡도 클래스를 정의하여, 양자 컴퓨터가 다항 시간 안에 확률적으로 해결할 수 있는 문제를 분류한다.