Single Qubit Optimal Control
노이즈가 있는 환경에서 단일 큐비트를 가장 빠르게 목표 상태로 보내기 위한 최적 제어 알고리즘 설계 연구
2023
2023.03 - 2023.08 (6개월)
Research Intern
PythonNumPyQuantum ComputingA* AlgorithmOptimization
Problem
양자 컴퓨터의 기본 단위인 큐비트를 제어할 때, 노이즈가 있는 실제 환경에서 '최대한 빠르게' 목표 상태로 전환하는 것이 핵심 과제입니다. 단순 이산화 방식은 경로 수가 폭발적으로 증가해 계산이 불가능했습니다.
Approach & My Role
Quantum Speed Limit(QSL) 활용 - QSL을 제어 시간의 이론적 하한선으로 계산하고, 이를 휴리스틱 함수로 활용해 A* 알고리즘 설계
효율적인 상태 공간 탐색 - 노이즈 환경을 고려한 상태 공간에서 QSL 기반 휴리스틱으로 최적 경로를 효율적으로 탐색
NumPy 행렬 연산 최적화 - Python + NumPy 기반으로 실험 장비에 적용 가능한 수준의 성능 확보
What I Learned
1
이론적 한계(QSL)와 실용적 알고리즘(A*)을 결합해 실제 문제를 해결하는 방법
2
계산 복잡도를 줄이기 위한 휴리스틱 설계의 중요성
3
실험 장비 적용을 고려한 알고리즘 최적화 경험