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2023년 여름 양자제어 인턴십에서는 | 2023년 여름 양자제어 인턴십에서는 아래 세 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다. | ||
==Simulation of Quantum Computer with Mathematica(R)== | ==Simulation of Quantum Computer with Mathematica(R)== | ||
양자 컴퓨팅 초보자를 위한 주제이다. [https://github.com/quantum-mob/Q3 Symbolic Quantum Simulation 프로그램 Q3]를 통해 양자 컴퓨터를 흉내내기 하면서 양자 컴퓨팅 기본원리를 익히게 된다. | |||
* [https://github.com/quantum-mob/Q3 Q3] 소개 | |||
* Single-qubit gates | |||
* Two-qubit gates | |||
* Controlled-unitary gates | |||
* Quantum oracle | |||
* Universal quantum computation | |||
==Superconducting Qubits== | ==Superconducting Qubits== | ||
초전도 기반 양자 컴퓨터의 기본원리 및 장점과 단점을 공부한다. 세부 주제는 아래와 같다. | [[file:IBMQ-1.jpg|thumb|100px|The core part of IBM Q]] | ||
초전도 기반 양자 컴퓨터의 기본원리 및 장점과 단점을 공부한다. 이 인턴십 과정은 중급과정에 속한다. | |||
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* 초전도 현상 | * 초전도 현상 | ||
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==Variational Quantum Algorithms== | ==Variational Quantum Algorithms== | ||
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. |
Latest revision as of 09:49, 5 June 2023
양자제어 인턴십은 양자대학원(https://QuantumWorkforce.kr)의 지원을 받습니다. 양자제어 인턴십에 참여할 학생은 양자대학원 행정실로 신청하세요 (여름/겨울방학 중이라도 물리학과 진리장학금 프로그램에는 신청할 필요 없습니다).
2023년 여름 양자제어 인턴십에서는 아래 세 주제 중 하나를 선택할 수 있습니다.
Simulation of Quantum Computer with Mathematica(R)
양자 컴퓨팅 초보자를 위한 주제이다. Symbolic Quantum Simulation 프로그램 Q3를 통해 양자 컴퓨터를 흉내내기 하면서 양자 컴퓨팅 기본원리를 익히게 된다.
- Q3 소개
- Single-qubit gates
- Two-qubit gates
- Controlled-unitary gates
- Quantum oracle
- Universal quantum computation
Superconducting Qubits

초전도 기반 양자 컴퓨터의 기본원리 및 장점과 단점을 공부한다. 이 인턴십 과정은 중급과정에 속한다. 세부 주제는 아래와 같다.
- 초전도 현상
- 조셉슨 효과
- 트랜스몬 큐비트 원리
- 트랜스몬 큐비트 제어 및 측정
- 최근 연구 현황
Variational Quantum Algorithms
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 Special Summer Internship이다. 도전적인 학생은 이 프로그램에 참여해보기를 적극 권장한다.