Quantum Control Internship - Revision history

Mahnsoo.Choi: /* Approximate Quantum Fourier Transform: Toward Practical Quantum Algorithm */

2026-03-15T15:22:30Z

Approximate Quantum Fourier Transform: Toward Practical Quantum Algorithm

← Older revision		Revision as of 15:22, 15 March 2026
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	양자제어 인턴십에서는 아래 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.		양자제어 인턴십에서는 아래 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.

	==Approximate Quantum Fourier Transform: Toward Practical Quantum ~~Algorithm~~==		==Approximate Quantum Fourier Transform: Toward Practical Quantum Algorithms==

	양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.		양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.

Mahnsoo.Choi at 15:22, 15 March 2026

2026-03-15T15:22:03Z

← Older revision		Revision as of 15:22, 15 March 2026
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	양자제어 인턴십에서는 아래 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.		양자제어 인턴십에서는 아래 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.

	==Approximate Quantum Fourier Transform: Toward Practical Quantum ~~Algorithms~~==		==Approximate Quantum Fourier Transform: Toward Practical Quantum Algorithm==

	양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.		양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.

Mahnsoo.Choi: /* Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms */

2026-03-15T12:46:32Z

Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms

← Older revision		Revision as of 12:46, 15 March 2026
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	양자제어 인턴십에서는 아래 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.		양자제어 인턴십에서는 아래 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.

	==~~Exact and~~ Approximate Quantum Fourier ~~Transforms~~: Toward Practical Quantum Algorithms==		==Approximate Quantum Fourier Transform: Toward Practical Quantum Algorithms==

	양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.		양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.

Mahnsoo.Choi: /* Variational Quantum Algorithms */

2025-07-06T03:00:09Z

Variational Quantum Algorithms

← Older revision		Revision as of 03:00, 6 July 2025
Line 28:		Line 28:
	현재의 기술 수준으로 구현할 수 있는 양자 컴퓨터는 오류가 많고 규모가 중형 정도 밖에 되지 않으나, 여전히 고전적인 컴퓨터보다 빠른 계산을 할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 이러한 양자 컴퓨터를 활용할 방법 중에 가장 유력한 후보로 떠오른 것이 변분법 양자 알고리즘(Variational Quantum Algrorithm, VQA)이다. 양자회로를 적절한 매개변수를 써서 표현한 후 기계학습(인공지능)을 통해 양자회로를 최적화하는 방법이다.		현재의 기술 수준으로 구현할 수 있는 양자 컴퓨터는 오류가 많고 규모가 중형 정도 밖에 되지 않으나, 여전히 고전적인 컴퓨터보다 빠른 계산을 할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 이러한 양자 컴퓨터를 활용할 방법 중에 가장 유력한 후보로 떠오른 것이 변분법 양자 알고리즘(Variational Quantum Algrorithm, VQA)이다. 양자회로를 적절한 매개변수를 써서 표현한 후 기계학습(인공지능)을 통해 양자회로를 최적화하는 방법이다.

	이 주제는 양자대학원에서 제공한 ~~Quantum Camp~~ [[Variational Quantum Algorithms: Challenge or Excuse\|~~Special Summer Internship~~]]에서 다뤄지기도 했다.		이 주제는 양자대학원에서 제공한 [[Variational Quantum Algorithms: Challenge or Excuse\|Quantum Camp]]에서 다뤄지기도 하였다. 관심있는 학생은 Quantum Camp 발표자료들을 참고하기 바란다.

	==Superconducting Qubits==		==Superconducting Qubits==

Mahnsoo.Choi: /* Variational Quantum Algorithms */

2025-07-06T02:59:02Z

Variational Quantum Algorithms

← Older revision		Revision as of 02:59, 6 July 2025
Line 28:		Line 28:
	현재의 기술 수준으로 구현할 수 있는 양자 컴퓨터는 오류가 많고 규모가 중형 정도 밖에 되지 않으나, 여전히 고전적인 컴퓨터보다 빠른 계산을 할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 이러한 양자 컴퓨터를 활용할 방법 중에 가장 유력한 후보로 떠오른 것이 변분법 양자 알고리즘(Variational Quantum Algrorithm, VQA)이다. 양자회로를 적절한 매개변수를 써서 표현한 후 기계학습(인공지능)을 통해 양자회로를 최적화하는 방법이다.		현재의 기술 수준으로 구현할 수 있는 양자 컴퓨터는 오류가 많고 규모가 중형 정도 밖에 되지 않으나, 여전히 고전적인 컴퓨터보다 빠른 계산을 할 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 이러한 양자 컴퓨터를 활용할 방법 중에 가장 유력한 후보로 떠오른 것이 변분법 양자 알고리즘(Variational Quantum Algrorithm, VQA)이다. 양자회로를 적절한 매개변수를 써서 표현한 후 기계학습(인공지능)을 통해 양자회로를 최적화하는 방법이다.

	이 ~~프로그램은~~ 양자대학원에서 ~~제공하는~~ [[Variational Quantum Algorithms: Challenge or Excuse\|Special Summer Internship]]~~이다. 도전적인 학생은 이 프로그램에 참여해보기를 적극 권장한다~~.		이 주제는 양자대학원에서 제공한 Quantum Camp [[Variational Quantum Algorithms: Challenge or Excuse\|Special Summer Internship]]에서 다뤄지기도 했다.

	==Superconducting Qubits==		==Superconducting Qubits==

Mahnsoo.Choi: /* Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization */

2025-06-17T23:43:06Z

Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization

← Older revision		Revision as of 23:43, 17 June 2025
Line 22:		Line 22:
	주어진 클리포드 연산자(게이트)를 하다마드 게이트(Hadamard gate), 사분 위상 게이트(quadrant phase gate), CNOT 케이트 등 기본 클리포드 게이트(elementary Clifford gates)로 분해하여 클리포드 양자 회로를 구성하는 체계적인 방법을 개발하고, 이를 최적화하는 방법을 찾는다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 양자 알고리즘의 구성 요소와 원리를 익힐 수 있다.		주어진 클리포드 연산자(게이트)를 하다마드 게이트(Hadamard gate), 사분 위상 게이트(quadrant phase gate), CNOT 케이트 등 기본 클리포드 게이트(elementary Clifford gates)로 분해하여 클리포드 양자 회로를 구성하는 체계적인 방법을 개발하고, 이를 최적화하는 방법을 찾는다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 양자 알고리즘의 구성 요소와 원리를 익힐 수 있다.

	이 프로젝트의 조금 더 자세한 사항은 이 [[Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization \| 문서]]를 참고하길 바란다.		이 프로젝트의 더 자세한 사항은 이 [[Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization \| 문서]]를 참고하길 바란다.

	==Variational Quantum Algorithms==		==Variational Quantum Algorithms==

Mahnsoo.Choi: /* Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms */

2025-06-17T23:42:36Z

Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms

← Older revision		Revision as of 23:42, 17 June 2025
Line 8:		Line 8:
	양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.		양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.

	# Quantum Hadamard transform (QHT)		* Quantum Hadamard transform (QHT)
	# Quantum Fourier transform (QFT)		* Quantum Fourier transform (QFT)
	# Semiclassical implementation of QFT		* Semiclassical implementation of QFT
	# Approximate QFT with generalized QHT		* Approximate QFT with generalized QHT

	==Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization==		==Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization==

Mahnsoo.Choi: /* Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms */

2025-06-16T02:07:20Z

Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms

← Older revision		Revision as of 02:07, 16 June 2025
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	양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.		양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.

	- Quantum Hadamard transform (QHT)		# Quantum Hadamard transform (QHT)
	- Quantum Fourier transform (QFT)		# Quantum Fourier transform (QFT)
	- Semiclassical implementation of QFT		# Semiclassical implementation of QFT
	- Approximate QFT with generalized QHT		# Approximate QFT with generalized QHT

	==Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization==		==Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization==

Mahnsoo.Choi: /* Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms */

2025-06-16T02:07:03Z

Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms

← Older revision		Revision as of 02:07, 16 June 2025
Line 8:		Line 8:
	양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.		양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.

			- Quantum Hadamard transform (QHT)
			- Quantum Fourier transform (QFT)
			- Semiclassical implementation of QFT
			- Approximate QFT with generalized QHT

	==Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization==		==Clifford Quantum Circuits: Decomposition and Optimization==

Mahnsoo.Choi at 02:04, 16 June 2025

2025-06-16T02:04:56Z

← Older revision		Revision as of 02:04, 16 June 2025
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	양자제어 인턴십에서는 아래 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.		양자제어 인턴십에서는 아래 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.

	==Exact and Approximate Quantum Fourier ~~Transform~~: Toward Practical Quantum Algorithms==		==Exact and Approximate Quantum Fourier Transforms: Toward Practical Quantum Algorithms==

	양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.		양자 푸리에 변환(quantum Fourier transform)은 거의 모든 양자알고리즘의 일부로 사용될 정도로 활용도가 높으나, 요구되는 양자회로의 깊이가 깊어 오류가 많은 현재 양자컴퓨터에서 구현하기 어렵다. 반면, 양자 하다마드 변환(quantum Hadamard transform)은 양자회로의 깊이가 매우 얕아 구현하기 쉬우나, 양자얽힘을 만들 수 없어 한계가 있다. 위 두 변환의 장점을 살리는 방법으로 양자 하다마드 변환을 변형하여 비교적 얕은 양자회로에서 근사적으로 양자 푸리에 변환을 구현하는 방법을 알아본다. 이러한 과정을 통하여 양자 계산의 개념을 이해하고, 실제 양자컴퓨터의 한계를 감안한 양자알고리즘 설계를 익힐 수 있다.