what-is-quantum.ipynb

Kernel: Python 3

양자란 무엇인가?

비트는 무엇인가?

이전 장에서는 '비트'가 세상에서 가장 단순한 알파벳이며 모든 정보를 나타내는 데 사용할 수 있다는 것을 배웠습니다. 또한 모든 최신 컴퓨터가 비트를 저장하고 연산을 수행한다는 것을 배웠습니다. 지금까지 비트를 정보의 추상적인 단위로만 생각했지만 작동하는 컴퓨터를 만들려면 실제 사물에서 비트를 만들어야 합니다. 그렇다면 현실 세계에서 어떻게 하면 비트를 만들 수 있을까요?

비트를 어떻게 저장할 수 있을까?

천공 카드 (Punched cards)

천공 카드 (Punched cards)

컴퓨팅 초기에 컴퓨터 과학자들은 종이 카드에 구멍을 만들어 비트를 저장했습니다. 이 카드는 격자로 나뉘었고 격자의 셀은 비트를 나타내었습니다. 해당 셀에 구멍이 있으면 비트가 '1'이고 구멍이 없으면 비트가 '0'이 됩니다. 비트 값을 변경하려면 새 구멍을 뚫거나 구멍을 다시 패치할 수 있습니다.

컴팩트 디스크

컴팩트 디스크(CD)

컴팩트 디스크는 비트를 사용하여 오디오 녹음을 저장하기 위해 80년대에 만들어졌습니다. 디스크 표면의 정점과 최저점을 사용하여 비트를 표시하도록 설계되었으며 디스크를 레이저로 훑어서 이를 감지할 수 있었습니다. 디스크는 세그먼트로 나누어진 나선형 선을 따라 읽습니다. 각 세그먼트에 대해 평평한 표면은 '0'을 나타내고 정점에서 최저점으로의 (또는 그 반대로의) 전환은 '1'을 나타냅니다.

전자 궤도

전자 궤도

전자라는 입자는 원자의 중심(핵)을 도는 것이라는 것을 화학에서 배웠습니다(그렇지 않더라도 걱정하지 마십시오). 여러분은 또한 이 전자들이 우리가 껍질 이라고 부르는, 핵으로부터 특정한 (양자화된) 거리에서만 궤도를 돌 수 있다는 것도 기억하고 있을 것입니다. 전자가 있는 껍질을 감지할 수 있다면 이러한 껍질 중 두 개를 선택하여 전자의 위치를 비트로 사용할 수 있습니다. 전자가 두 개의 껍질 중 하나에 있는 상태를 비트 '0'으로, 다른 껍질에 있는 상태를 비트 '1'로 설정합니다.

카드와 컴팩트 디스크의 동작은 고전 물리학을 사용하여 쉽게 설명할 수 있습니다. 물리학은 본질적으로 우리 주변 세계에 대한 설명입니다. 우리는 세상이 어떻게 행동하는지 알아보기 위해 실험하고, 이것으로부터 우주가 따르는 규칙을 알아내려고 노력합니다. "고전 물리학"은 과학자들이 1900년대 초 이전에 생각해 낸 일련의 규칙에 대한 이름이며 크리켓 공 및 자동차 엔진과 같은 것들의 동작을 훌륭하게 예측해 냅니다.

그러나 원자 주위를 도는 전자는 조금 다릅니다. 1900년대 초반, 과학자들은 원자 규모에서 사물을 연구할 수 있게 되었습니다. 그들은 원자와 같은 아주 작은 것들은 우리가 일상생활에서 볼 수 있는 것들과 다르게 행동하며 어떤 경우에는 고전 물리학의 규칙을 따르지 않는다는 것을 발견했습니다. 이들을 설명하기 위해 물리 법칙을 수정해야 했고 과학자들은 "양자 물리학"으로 알려진, 더욱 정확한 규칙들을 생각해 냈습니다.

양자 물리학의 주요 실험

관심 있는 분들을 위해 양자 물리학의 발전을 이끈 몇 가지 사건에 대한 간략히 요약해 보겠습니다. 이어지는 내용을 공부하기 위해 이곳에 나오는 내용을 모두 이해할 필요는 없습니다. 이 부분은 역사와 물리학에 대해 더 깊이 알고 싶은 분들을 위해 준비되었습니다.

자외선 파탄

높은 온도의 물체는 빛을 방사하고 온도가 높을수록 빛의 파동의 주파수가 높아집니다. 빛만을 방출하고 방사하는(즉 빛을 반사하지 않는) 것을 우리는 '흑체'라고 부릅니다. 이론적으로 완전한 흑체는 별이나 행성 등 많은 실재하는 물체들의의 근사로서 극단적인 근사모델은 아닙니다.

1900년에서 1905년에 걸쳐 두 과학자(레일리와 진)가 고전물리학의 법칙을 이용하여 흑체의 온도 가 방출하는 빛의 파동의 주파수 에 어떻게 영향을 미치는지를 기술하는 방정식을 연구했습니다. 그들이 도출한 법칙은 고온의 물체가 엄청난 양의 고주파(자외선)를 방사할 것이라고 예측했지만 그것은 우리가 보고 있는 것과 전혀 일치하지 않습니다.

이때까지만 해도 빛은 파동이라는 것이 널리 받아들여졌습니다. 그러나 다른 과학자(Max Planck)는 빛이 양자화된 덩어리(즉, 우리는 현재 '광자'라고 부르는 입자)로 방출되어야 한다면 온도와 측정할 수 있는 방출 사이의 관계를 올바르게 설명하는 방정식을 도출할 수 있음을 보여주었습니다.

이중 슬릿 실험

구멍을 통해 일부 입자를 화면에 발사하고 착지 위치를 기록하면 화면 중앙에서 더 많이 발견하고 가장자리에서 더 적게 찾을 수 있습니다(실제 모양은 이것보다 조금 더 복잡하지만 우리는 여기서 더 깊게 논의하지 않겠습니다). 그렇다면 _2_ 개의 구멍을 통해 화면에 입자를 발사하면 어떻게 될까요? 구멍이 적당히 가까웠다면 상식에 따르면 더 많은 입자가 통과하여 거의 같은 것을 볼 수 있을 것입니다.

그러나 광자, 전자, 심지어 원자와 같은 작은 입자로 이 실험을 시도하면 한 번에 하나의 입자만 통과하더라도 간섭 패턴을 볼 수 있습니다! 이 실험은 1700년대 후반에 빛을 사용하여 수행되었기 때문에 과학자들은 빛이 입자가 아니라 파동이라고 믿게 되었습니다. 그러나 우리가 자외선 파탄에서 보았듯이 이것은 여전히 전부가 아닙니다.


Jordgette의 이미지 - 자체 작업, CC BY-SA 3.0, 링크

컴퓨터 과학자들에게 자연스러운 질문은 "만약 우리의 비트가 고전 물리학 대신 양자 물리학의 규칙을 따른다면?"입니다. 우리는 이러한 비트를 "양자비트"에 대해 "큐비트"라고 부르고 이 비트에서 작동할 수 있는 컴퓨터를 "양자 컴퓨터"라고 합니다.

다음 절에서는, 이러한 큐비트 중 하나를 사용해(실제로 큐비트를 사용하지는 않고, 시뮬레이션을 하겠지만 동작은 같습니다), '양자'란 무엇인가를 발견해 봅시다.

큐비트 탐색

양자 행동을 탐구하려면 확률에 대해 상기할 필요가 있습니다. 이전 장을 읽었다면 지금까지 본 모든 작업은 결정적이었습니다. 즉, 동일한 입력 상태에서 작동하면 항상 동일한 출력 상태를 제공합니다. 양자 비트에만 작용하는 새로운 작업인 Hadamard 게이트를 살펴보겠습니다. 이를 줄여서 "H-게이트"라고 부를 것입니다.

H-게이트 탐색

q-mini-composer(goal="what-is-minicomposer")
    .slide
        .circuit
            .autoMeasureGate
            .availableGates H
            .initialCircuit
                .qubit
            .goalCircuit
                .qubit H
            .startProbabilities 0: 1, 1: 0
            .endProbabilities 0: 0.5, 1: 0.5
        .instructions Drag the H-gate down onto the circuit
        .lesson The H-gate seems to give a 50-50 chance of transforming the qubit from |0⟩ to either |0⟩ or |1⟩. We can plot this on a probability tree: <img src="images/what-is/minicomposer/prob-0.svg">
        .info Nice one! Let's keep experimenting.
    .slide
        .circuit
            .autoMeasureGate
            .availableGates X
            .initialCircuit
                .qubit
            .goalCircuit
                .qubit X
            .startProbabilities 0: 1, 1: 0
            .endProbabilities 0: 0, 1: 1
        .instructions Transform our qubit to the state |1⟩.
        .lesson Great! After the X-gate, our qubit has 100% chance of being in the state |1⟩. Let's see how the H-gate acts on this input.
        .info Click 'next' to add the H-gate.
    .slide
        .circuit
            .autoMeasureGate
            .availableGates H
            .initialCircuit
                .qubit X
            .goalCircuit
                .qubit X H
            .startProbabilities 0: 0, 1: 1
            .endProbabilities 0: 0.5, 1: 0.5
        .instructions Add the H-gate to the end of the circuit.
        .lesson The H-gate also seems to give a 50-50 chance of transforming the qubit from |1⟩ to either |0⟩ or |1⟩. We can plot this on a probability tree too: <img src="images/what-is/minicomposer/prob-1.svg">
        .info Awesome!
    .slide
        .circuit
            .autoMeasureGate
            .availableGates
            .initialCircuit
                .qubit X H
            .goalCircuit
                .qubit H
            .startProbabilities 0: 0.5, 1: 0.5
            .endProbabilities 0: 0.5, 1: 0.5
        .instructions Remove the X-gate from your circuit
        .lesson Now we know how the H-gate behaves on both possible input states, we can use this to predict its behaviour. <img src="images/what-is/minicomposer/prob-chained.svg"> Look at the probability tree, what do you think would happen if we applied two H-gates in a row?
        .info Think about the answer before clicking 'next'.
    .slide
        .circuit
            .autoMeasureGate
            .availableGates H
            .initialCircuit
                .qubit H
            .goalCircuit
                .qubit H H
            .startProbabilities 0: 0.5, 1: 0.5
            .endProbabilities 0: 1, 1: 0
        .instructions Let's test our theory. What would happen if we applied <i>two</i> H-gates in sequence?
        .lesson What‽ This is strange. Let's try with the input |1⟩.
        .info Nice one! Let's keep experimenting.
    .slide
        .circuit
            .autoMeasureGate
            .availableGates H
            .initialCircuit
                .qubit X H
            .goalCircuit
                .qubit X H H
            .startProbabilities 0: 0.5, 1: 0.5
            .endProbabilities 0: 0, 1: 1
        .instructions What happens if we apply two H-gates after an X-gate?
        .lesson This doesn't fit our model at all! In fact, there are no numbers we can put on our probability trees that will describe this behaviour. <img src="images/what-is/minicomposer/prob-chained-wrong.svg"> To explain this, we'll need to replace our probabilities with something else.
        .info Congratulations! You've completed this exercise.

방금 흥미로운 결과를 발견했습니다. 2개의 확률적인 동작을 순서대로 실시하면, 서로 "원래로 되돌리는" 것처럼 보입니다. 사실 이 단순한 행동은 매우 드문 것으로 발생 가능한 확률을 세어보는 것으로는 설명할 수 없습니다. 모든 경우에 올바른 결과를 줄 만한 경우를 찾아내기 힘듭니다.

"아마 H-gate가 그것이 두 번 적용되고 있다는 것을 알고 다르게 행동하는 것일까요?"라고 생각할 수 있습니다. 이것은 큐비트의 상태와 함께 게이트에 대한 또 다른 입력으로 간주합니다. 직접 볼 수 없는 다른 숨겨진 입력을 H-gate 작업에 허용하면 이 동작을 설명할 수 있습니다. 그리고 실제로, 이것은 일종의 현상입니다.

확률 너머에

확률은 주사위의 눈이나 동전 던지기처럼 일어날 수 있는 결과가 여러개 있어 어떤 일이 일어날지 판단하기에 충분한 정보가 없을 때 큰 도움이 됩니다. 각각의 결과에 확률을 부여하고 그것을 사용하여 무슨 일이 일어날 가능성을 계산합니다. 확률은 우리 주변에서 흔히 볼 수 있는 것들에 대해서 아주 잘 작용합니다. 그러나, (큐비트와 같은) "양자적"인 것에 대해서는, 이 방법은 잘 통하지 않기 때문에, 우리가 보고 있는 행동을 설명하기 위해서 확률을 갱신할 필요가 있습니다.

그러면 어떻게 해야 할까요? 양자역학을 기술하기위해 확률의 *진폭 * 를 사용할 수 있습니다. 확률진폭은 일반 확률과 마찬가지로:

• 진폭은 크기를 가지며,

• 각각의 가능한 상태들은 각자의 확률 진폭을 가지며,

• 그리고 그 결과의 진폭의 크기는 그 결과가 발생할 가능성을 알려줍니다.

그러나 진폭에는 "위상"이라고 하는 추가 속성도 있습니다. 위상을 각도로 생각할 수 있으므로 기존 확률에는 크기만 있지만 진폭은 방향도 가지고 있습니다.

더 구체적으로 말하면 진폭은 복소수입니다 (복소수가 무엇인지 모르는 경우 아직 걱정하지 마십시오).

위상의 결과에 이들 진폭 두 개를 더하면 꼭 양과 음의 수처럼 서로 상쇄할 수 있습니다. 이 행동은 {nbsp}간섭이라고 불리며 고전역학에서는 볼 수 없는 양자역학 특유의 행동을 모두 설명합니다.

진폭 덧셈 위젯

아래에 두 개의 진폭을 더해볼수 있는 위젯이 있습니다. 진폭의 크기와 방향을 바꾸어 보세요. 오른쪽 진폭 크기에 어떤 영향이 있을까요?

q-amplitude-addition-widget

결과를 측정할 확률을 찾기 위해 해당 결과의 진폭 크기를 제곱합니다. 이것은 마지막에 모든 것이 멋지게 합산되도록 하는 수학적 '수법'입니다.

사실 위상과 진폭의 도입도 수학적 수법이지만, 너무 잘 작동하여 과학자들은 결국 그것이 존재해야 한다고 결론지었습니다. 위상을 직접 볼 수는 없지만, 위상이 생성하는 간섭 효과 때문에 위상이 존재한다는 것을 알고 있습니다.

H-gate 탐색

그럼 상자 안에 있는 이 새로운 도구를 사용하여 H 게이트를 표현할 수 있을까요?

우리가 당신을 이 경로로 안내한 것을 보았을 때 당신은 아마도 대답이 "예"라고 추측할 수 있을 것이며 여기에는 위상도 포함됩니다. $|0\rangle$ 상태에서 H-gate가 어떻게 작동하는지 기억하는 것으로 시작하겠습니다. H-gate 이전에는 $|0\rangle$ 상태를 측정할 확률이 1이었으므로 진폭의 크기도 1이어야 합니다. 이 정보로는 위상이 무엇인지 알 수 없으므로 0이라고 가정하겠습니다.

H게이트 적용 후 $|0\rangle$ 또는 $|1\rangle$ 중 하나를 확률 $1/2$로 측정하게 됩니다. 확률을 얻기 위해 진폭의 크기를 제곱하기 때문에 이 두 진폭의 크기는 $\sqrt{1/2}$이어야 합니다. 또한 ParseError: KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 3: |1}̲rangle 상태에서 시작한 경우도 마찬가지 입니다. 다시 한번 , 이 변환이 위상에 어떤 영향을 줄지에 대해서는 아직 정보를 얻을 수 없습니다.실제로 어떻게 변환되더라도 이 실험만으로는 알수 없기 때문에 아직 추측은 하지 않기로 합니다.

그러나 2개의 H-게이트를 적용하면 진폭이 가질 수 있는 위상에 대한 이야기를 시작할 수 있게 됩니다. 진폭의 가지의 끝에는 두 가지 가능한 결과로 이어지는 네 개의 다른 가지가 있습니다. 이러한 결과에 대한 최종 진폭을 계산하기 위해서는 확률 가지과 마찬가지로 이들 가지를 따라 곱셈을 하여 진폭을 더해야 합니다. 0% 확률로 $|1\rangle$를 측정하려면 $|1\rangle$로 이어지는 두 가지의 진폭이 서로 반대의 위상이어야 합니다.

2개의 H-게이트가 연속되어 있으면 결정론적인 결과를 얻을 수 있기 때문에 동일한 입력이 있으면 H-게이트는 항상 동일하게 동작할 것입니다. 여기서 무슨 일이 일어날지 한 가지 추측을 해봅시다: 상태 $|0\rangle$에 작용하면 모든 출력 진폭은 같은 방향을 향하지만 상태 $|1\rangle$에 작용하면 상태 $|1\rangle$의 위상이 180° 회전합니다.

이 트리를 함께 연결할 때 분기를 따라 곱하고 각 상태에 대한 최종 진폭을 더합니다.

$|0\rangle$ 상태로 이어지는 두 개의 분기부터 시작하겠습니다. 최상위 분기에 대해 $\sqrt{1/2}\times\sqrt{1/2} = 1/2$를 수행하고 $|0\rangle$로 이어지는 다른 분기에 추가합니다. 우리는 또한 $1/2$를 얻습니다. 이것들을 더하면 $|0\rangle$ 상태의 진폭의 최종 크기는 $\tfrac{1}{2} + \tfrac{1}{2} = 1$입니다. 이것은 $|0\rangle$을 측정할 확률도 $1$임을 의미합니다.

우리의 모델은 지금까지 작동했습니다. $|1\rangle$ 상태로 이어지는 분기에 어떤 일이 발생하는지 봅시다. 이 두 가지 모두 $1/2$의 크기로 끝나지만 가장 아래에 있는 가지는 다른 방향을 가리키고 있습니다. 이것은 이 두 진폭이 상쇄된다는 것을 의미합니다! 진폭 트리에서 빼기 기호를 사용하여 H-게이트가 이 진폭의 방향을 반전시켰음을 보여줍니다. $|1\rangle$ 상태의 최종 진폭은 $0$이며, 이는 우리가 예상했던 것과 일치합니다!

이로서, 우리의 진폭 모델은 잘 동작합니다! 이것으로, H-게이트의 완전한 설명이 완성되었습니다.

여기서 예상과 반대되는 흥미로운 일이 발생했습니다; 우리가 잘 모르는 것을 설명하기 위해서 확률을 사용했습니다. 예를 들어, 동전을 던지면 같은 확률로 앞면이나 뒷면이 나타납니다. 현실에서 동전은 이 둘 중 하나의 상태가 되고 우리는 둘 중 하나인지 모른다는 사실을 처리하기 위해 확률을 사용하고 있는 것입니다.

그러나 이 진폭 모델을 사용하면 간섭 효과를 볼 수 없으므로 큐비트가 특정 경로("$0 \rightarrow 0 \rightarrow 0$ 또는 $0 \rightarrow 1 \rightarrow 0$")를 취했다고 말할 수 없습니다. 이것은 사람들이 "큐비트는 동시에 $0$ 와 $1$가 될 수 있습니다 !"와 같은 말을 하도록 이끕니다. 큐비트의 동작을 설명하는 데 반드시 잘못된 방법은 아니지만 양자 컴퓨팅에 대해 배우는 사람들에게 특히 유용하지 않습니다. 우리는 일상생활에서 이와 같은 행동을 볼 수 없으므로 일반적으로 사용하는 단어가 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 이것이 과학자들이 이 과정에서 배우게 될 새로운 단어를 만든 이유입니다.

정리하기

이제 진폭 트리를 사용하는 H-게이트에 대한 작동 설명이 있지만 트리를 사용하면 매우 빠르게 지저분해질 수 있습니다. 분기와 레이블이 너무 많아서 적은 수의 큐비트에 대한 트리도 매우 복잡해집니다. 이를 단순화하기 위해 양자 컴퓨터 과학자들은 ‘벡터‘라는 수학적 개체를 사용합니다. 이 개체는 우리의 목적을 위한 숫자 목록일 뿐입니다. 계산의 각 지점에서 벡터를 사용하여 가능한 모든 결과의 진폭을 추적할 수 있습니다.

이제 큐비트를 시뮬레이션하는 매우 간단한 방법이 있습니다. 기존 컴퓨터를 사용하여 완벽하게 시뮬레이션하는 방법을 이미 알고 있는데 작동하는 양자 컴퓨터를 만들려고 하는 요점이 무엇입니까? 적은 수의 큐비트의 경우 시뮬레이션이 쉽지만 많은 수의 큐비트가 있는 양자 컴퓨터를 시뮬레이션하려는 경우 이러한 모든 진폭을 추적하는 것은 시간이 오래 걸리고 많은 메모리가 필요할 수 있습니다.

짧은 퀴즈

$n$개의 큐비트가 있다면, 가능한 결과는 몇 가지일까?

1. $n$

1. $n^2$

1. $2^n$

1. $\log{n}$

---

위와 같은 벡터를 사용하여 $n$ 큐비트의 동작을 예측하려면 최대한 얼만큼 추적해야 합니까?

1. $n$ 개의 진폭

1. $n^2$ 개의 진폭

1. $2^n$ 개의 진폭

1. $\log{n}$ 개의 진폭

가능한 결과의 수는 큐비트를 추가할 때마다 두 배가 되며 이 기술을 사용하면 벡터의 크기도 기하급수적으로 증가합니다. 이것은 모든 양자 회로에 해당하지 않습니다. 예를 들어 상태 0의 모든 큐비트로 시작하고 아무것도 하지 않으면 출력이 무엇인지 예측하기가 매우 쉽습니다. 그러나 더 어려운 양자 회로는 회로의 큐비트 수에 따라 기하급수적으로 증가하는 알고리즘을 통해서만 고전 컴퓨터에서 시뮬레이션할 수 있는 것 같습니다. 어려운 양자 회로를 시뮬레이션하기 위한 상한선은 30-40큐비트 표시 사이 어딘가에 있는 경향이 있습니다.

요약

이 장에서는 배운 많은 것들 중 핵심은 다음과 같습니다.

• 양자역학 규칙에 따라 오브젝트에서 비트를 만들 수 있는데 이를 큐비트라고 부릅니다.

• 이러한 큐비트는 고전적인 확률과 유사한 확률의 진폭을 사용해 기술할 수 있으며 '위상'을 가집니다.

• 이러한 진폭은 서로 상쇄할 수 있으며(간섭이라고 불리는 효과), 이것이 지금까지 설명할 수 없었던 행동을 일으킵니다.

• 큐비트를 시뮬레이션하기 위한 최고의 알고리즘은 큐비트 수와 함께 기하급수적인 리소스를 사용하므로 많은 수의 큐비트를 시뮬레이션하는 것은 기존 컴퓨터에서는 불가능합니다.

우리는 양자 컴퓨터가 고전 컴퓨터가 할 수 없는 일을 할 수 있다는 것을 보았습니다. 큐비트의 동작을 시뮬레이션하는 것입니다! 고전적인 컴퓨터는 기하급수적인 자원이 필요하지만 양자 컴퓨터는 바로 연산을 수행하고 어떤 일이 일어나는지 볼 수 있습니다. 다음으로 흥미로운 질문은 "양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터가 할 수 없는 다른 문제를 해결할 수 있는가?"입니다. 이 과정에서 우리는 대답이 "예"임을 알게 될 것입니다!

연습

이 페이지의 모든 큐비트는 이 진폭 모델을 사용하여 설계된 고전적인 프로그램을 사용하여 시뮬레이션 되었는데, 왜 실제 큐비트가 이렇게 작동한다고 믿어야 합니까? 실제 양자 컴퓨터에서 실제 큐비트를 가지고 놀고 싶다면 IBM Quantum Composer 를 확인하십시오. 이 실험을 다시 만들고 장치에서 실행해 보는 것은 어떻습니까?

그곳에서 우리가 이전에 다루지 못한 많은 다른 게이트와 지침을 보게 될 것입니다. IBM의 composer에서 명령이 회색이면 양자 게이트가 아니며 이 장에서 발견한 진폭 규칙을 따르지 않습니다.

자습

진폭에 대해 배운 내용을 사용하여 이 게이트가 어떻게 진폭을 변환하는지 계산해 보십시오.

• X 게이트

• Y 게이트

• Z 게이트

어디서부터 시작해야 할지 모르겠나요?

괜찮아요! 이것은 꽤 힘든 연습 문제이므로 우리가 당신에게 단서를 줄 것입니다. 이 세 개의 게이트(X, Y 및 Z) 각각은 최대 두 가지 작업만 수행합니다. 이들은 $|0\rangle$ 및 $|1\rangle$ 상태의 진폭을 바꿀 수 있습니다.

그리고/혹은 $|1\rangle$ 상태의 방향을 바꿀 수 있습니다.

이 게이트와 H 게이트로 작은 회로를 만드십시오. 알고 싶은 게이트를 두 개의 H 게이트 사이에 끼우십시오. 각 게이트의 동작을 추측하고 진폭 트리를 그려 올바른지 확인하십시오.

H-게이트, Z-게이트 및 X-게이트를 사용하여 다른 회로를 만들어 보십시오. 당신의 모델은 여전히 올바른 결과를 예측합니까?

IBM Quantum Composer에서 실습