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1. 서론: 임계값이 왜 중요한가양자 오류정정(QEC)에서 임계값(Threshold)은 특정 코드가 허용할 수 있는 오류율의 상한선을 의미한다. 물리적 큐비트의 오류율이 임계값보다 낮으면 오류를 효과적으로 정정해 논리 오류율을 지수적으로 낮출 수 있지만, 임계값 이상이면 코드 크기를 아무리 키워도 오류가 축적되어 계산이 유지되지 못한다.특히 최근 급격히 주목받고 있는 Quantum LDPC 코드는 낮은 밀도의 패리티 검사를 기반으로 하여, 확장성과 자원 효율성이 우수하다는 장점이 있다. 이 때문에 LDPC 코드의 임계값을 분석하고 향상시키는 연구는 차세대 Fault-Tolerant Quantum Computing의 핵심 방향으로 자리잡고 있다.2. Quantum LDPC 코드의 구조적 특징LDPC 코드는..

1. 서론: Leakage 오류가 중요한 이유양자 컴퓨터는 큐비트의 초전도 상태, 이온 포획, 스핀 기반 구조 등 다양한 플랫폼을 바탕으로 구현된다. 그러나 이러한 물리적 큐비트는 기본적으로 2차원 힐베르트 공간인 (|0\rangle)과 (|1\rangle)에 머물러야 정상적인 연산이 가능하다. 문제는 현실의 물리 시스템이 이상적으로 두 상태만을 갖지 않는다는 점이다. 외부 노이즈, 주파수 교란, 비선형 상호작용 등의 이유로 큐비트는 (|2\rangle), (|\text{aux}\rangle) 같은 논리 공간 밖의 에너지 준위로 튀어나가는 현상, 즉 Leakage 오류를 경험하게 된다.Leakage 오류는 단순한 비트 플립이나 페이즈 플립과 달리 양자 오류 정정 코드에서 가정하는 Pauli 오류 모델로 ..

1. 서론: 게이지 색코드가 주목받는 이유게이지 색코드(Gauge Color Code, GCC)는 3D 컬러 코드에서 파생된 확장형 구조로, 스테빌라이저 측정 부담을 크게 줄이면서도 높은 신뢰도의 오류정정을 지원하는 것으로 주목받고 있다.특히 게이지 측정 기반(Measurement-Only QEC)으로 복잡한 스테빌라이저를 단순화할 수 있어, 실제 양자 하드웨어 구현에서 필요한 측정 횟수를 대폭 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.최근에는 GCC의 특징을 고차원 구조로 확장하고, 나아가 Quantum LDPC(Q-LDPC) 코드의 희소성(sparsity)과 결합하는 전략이 차세대 고성능 오류정정의 열쇠로 제시되고 있다.2. 게이지 색코드의 핵심 구조적 특징게이지 색코드는 기존 3D 색코드(color code)..

1. 서론: 매직 스테이트 증류가 왜 중요한가현실적인 양자컴퓨터에서 범용 양자 계산을 구현하기 위해서는 Clifford 게이트 집합에 추가로 비-Clifford 게이트(T, CCZ 등)가 필요하다.그러나 오류정정 환경에서 비-Clifford 게이트를 직접 고신뢰도로 구현하는 것은 어렵기 때문에 대부분의 아키텍처는 매직 스테이트 증류(Magic State Distillation, MSD) 방식을 사용한다.하지만 문제는 다음과 같다.매직 스테이트 증류는 막대한 자원(큐빗, 회로 깊이, 시간)을 요구한다.대규모 양자컴퓨터에서는 증류 회로가 전체 시스템 자원의 90% 이상을 차지한다는 분석도 있다.고품질 매직 스테이트를 확보하기 위해 증류 단계를 반복해야 하므로 계산 지연(latency)이 증가한다.이로 인해 ..

1. Threshold가 중요한 이유: 실험적 양자 컴퓨팅의 뼈대양자 오류정정(QEC)에서 Threshold(임계 오류율) 은 시스템이 실질적으로 오류를 억제할 수 있는지를 판별하는 핵심 지표이다. Threshold는 물리 큐빗의 오류율이 특정 값보다 낮으면 논리 오류율이 지수적으로 감소하는 현상을 의미한다. 즉, Threshold는 “이 하드웨어가 양자 오류정정을 적용해도 되는가?” 를 결정하는 절대적 기준점이다.하지만 기존의 Threshold 연구는 대체로 단순화된 오류 모델, 즉 대칭적 Pauli 오류 채널 혹은 독립적인 depolarizing noise를 가정하는 경우가 많았다. 실제 하드웨어에서 발생하는 노이즈는 훨씬 복잡하며, 상관 오류(correlated noise), leakage 오류, ..

1. 비등방성 노이즈 모델이 중요한 이유양자 컴퓨터의 실제 하드웨어 환경에서는 모든 오류가 균일하게 발생하지 않는다. 예를 들어 초전도 큐빗 기반 시스템에서는 위상 오류(Z 오류)가 비트 플립 오류(X 오류)에 비해 더 높은 비율로 나타나는 경향이 있으며, 이온 트랩 시스템에서는 반대로 특정 비틀림 잡음이 강하게 작용한다. 이러한 불균일한 오류 발생 패턴을 바로 비등방성(Anisotropic) 노이즈 모델이라 부른다.기존의 많은 양자 오류정정 코드는 등방성 노이즈(Isotropic Noise), 즉 오류 종류가 모두 동일 확률로 발생한다는 가정을 기반으로 설계되었다. 하지만 실제 하드웨어는 이 가정과 맞지 않기 때문에, 등방성 모델에 최적화된 코드가 실제 환경에서는 기대한 성능을 내지 못하는 경우가 많다..

1. FTQC에서 코드 스위칭이 필요한 이유양자 컴퓨팅에서 안정적인 계산을 보장하는 핵심 요소는 Fault-Tolerant Quantum Computing(FTQC) 체계이다. FTQC는 단순한 오류 정정 이상의 개념으로, 계산 중 발생한 오류가 논리적으로 증폭되는 것을 방지하는 구조 전체를 의미한다. 그런데 여기에 사용되는 양자 오류정정 코드는 각각 명확한 특성과 제한점을 가진다. 예를 들어 표면 코드는 높은 임계 오류율과 실험적 구현 용이성 덕분에 가장 널리 연구되고 있지만, T 게이트 실행에 큰 비용이 든다는 치명적인 한계가 있다. 반면 색코드나 특정 LDPC 코드는 범용 게이트셋을 더 효율적으로 구현할 수 있으나, 하드웨어 요구량이나 노이즈 모델 적합성 측면에서 제약이 있다. 이러한 코드별 장단점..

레이저 기반 양자 연산은 광자(Photon)를 정보 단위로 활용한다는 점에서 매우 매력적인 기술이다. 광자는 주변 환경과 약하게 상호작용하기 때문에 디코히어런스에 대해 상대적으로 강하며, 상온에서도 안정적으로 유지될 수 있다. 이러한 특성은 광자 기반 양자컴퓨터가 다른 플랫폼보다 실용화 가능성이 높다는 전망을 낳는다. 그러나 실제 시스템을 구현하려면 극복해야 할 물리적 한계가 존재하며, 특히 광자 손실(Photon Loss)과 코히어런스(Coherence) 제약은 구조적으로 해결해야 할 핵심 문제다.1. 광자 손실: 레이저 기반 양자 연산의 근본적 난제광자 손실은 광자 기반 양자 연산에서 가장 심각한 문제 중 하나로, 광자 큐비트가 연산 과정에서 사라지거나 감쇠되는 현상을 의미한다.1) 광자 손실이 왜 ..

양자 얽힘(Quantum Entanglement)은 양자 컴퓨팅과 양자 통신의 핵심 자원이다. 양자 얽힘을 멀리 떨어진 노드 간에 분배함으로써 양자 텔레포테이션, 양자 키 분배(QKD), 분산 양자 컴퓨팅 등이 가능하다. 그러나 실제 네트워크에서 얽힘을 분배하는 과정은 통신 채널의 물리적 한계에 의해 제약된다. 광자 기반 채널에서 발생하는 손실, 잡음, 디코히어런스는 얽힘 분배 속도와 신뢰도를 제한하며, 대규모 양자 네트워크 구축의 가장 큰 난제로 여겨진다.1. 얽힘 분배의 기본 원리양자 얽힘 분배는 일반적으로 다음 두 단계로 이루어진다.얽힘 생성(Entanglement Generation)소스에서 두 개의 광자 또는 큐비트가 얽힌 상태를 생성예: |Φ⁺⟩ = (|00⟩ + |11⟩)/√2얽힘 전달(En..

양자 오류 정정(Quantum Error Correction, QEC)은 물리 큐비트의 불가피한 오류를 억제하고 논리 큐비트의 신뢰성을 확보하는 핵심 기술이다. 그러나 QEC를 실제로 구현하는 과정에서는 측정 과정 자체에서 발생하는 오류(measurement error)가 중요한 문제로 작용한다. 단순히 물리적 큐비트 오류만 고려해서는 전체 시스템 안정성을 보장할 수 없으며, 이러한 측정 오류를 효과적으로 처리하기 위한 Decoding 전략이 필수적이다. 본 글에서는 측정 오류의 특성과, 이를 고려한 최신 QEC 디코딩 방법, 그리고 실용적 응용 사례를 체계적으로 설명한다.1. 측정 오류의 발생 원인과 특성양자 오류 정정에서는 안정자(stabilizer)를 주기적으로 측정하여 오류를 탐지한다. 하지만 측..