[번역] 고양이, 큐비트, 그리고 순간이동: 양자 연산 애플리케이션의 이상한 세계 (3편) (10,800자)

포스팅 설명Posting Description

이 포스팅은 다국어 IT정보사이트 인포큐(InfoQ)에 게재된 2018년 7월 14일자 기고문 “Cats, Qubits, and Teleportation: The Spooky World of Quantum Computation Applications (Part 3)” 전문을 저자 및 편집부 승인 하에 번역 게재한 것입니다. 이 글은 3회에 걸친 연재 중 마지막 세번째 편을 번역한 것입니다. 첫번째 번역 포스팅을 먼저 읽고 와 주시길 권합니다. 원문의 저자 홀리 커민스Holly Cummins는 2001년부터 자바 엔지니어로 활동했으며, IBM 블루믹스 거라지BlueMix Garage 테크니컬 리드를 맡고 있습니다. 그를 트위터(@holly_cummins)에서 팔로 할 수 있습니다.

저작권Copyright

※ 이 한국어 번역문의 영어판 원문을 인포Q 웹사이트에서 읽을 수 있습니다. 번역문과 원문의 일부 또는 전부를 허가 없이 복사 및 전재할 수 없습니다.
※ You can read the original article in the infoQ website. You can’t copy and publish a part or whole of this translated and the original article without permission.


핵심요약Key Takeaways

  • 양자이론을 그토록 놀랍게 만드는 요인은 실제 양자컴퓨터 구현을 매우 어렵게 만드는 요인이기도 하다. 양자 현상phenomena은 일상생활에서 명시적이지 않다.
  • 양자컴퓨터가 얼마나 강력한지 생각하려면, 오류율the error rates을 고려하는 것과 큐비트의 수가 중요하다. 큐비트 수가 늘어나더라도 에러율이 함께 올라가면 양자컴퓨터는 향상되지 않는다.
  • 양자컴퓨터의 비용, 크기, 물리적 민감함을 감안하면, 이것에 ‘쓴만큼 지불’하는 클라우드 소비모델이 딱 들어맞는다.
  • 퀴스킷QISkit 양자 SDK같은 툴은 양자 프로그램을 작성한 다음 하드웨어에서 돌아가게끔 컴파일되게 해준다. 퀴스킷은 파이썬 기반 양자 DSL 및 양자 어셈블리 언어 qasm을 포함한다.
  • 양자이점quantum advantage은 양자컴퓨터가 유용할만큼 충분히 거대하고 견고해졌을 때 달성된다. 우리는 아직 거기에 이르지 못했고, 그 경계가 정확히 어디인지조차 알지 못한다.

문제 영역Problem domains

이 시리즈로 먼저 게재된 기사는 양자이론을 소개하고 이런 반직관적인 양자의 행동이 뛰어난 계산 알고리즘 세트를 실현하는 방법을 설명했다. 특히 피터 쇼어Peter Shor는 양자컴퓨터가 효율적으로 정수를 인수분해하는 방법을 발견했고, 로브 그로버Lov Grover는 양자컴퓨터가 비정형 데이터를 검색할 때 확연한 속도향상 효과를 가져다준다는 점을 보여줬다. 지난 15년동안 쇼어나 그로버와 대적할만한 알고리즘 혁신은 없었지만, 양자컴퓨터가 좀 더 쓸만해 보이기 시작함에 따라, 이런 알고리즘이 적용될 수 있는 사례에 대해 여러 생각이 나왔다.

이제까지 누구도 양자 순간이동teleportation에 매우 유용한 애플리케이션을 생각하진 못했다. 정보를 빛보다 더 빠르게 정보를 보내기란 믿을 수 없을만큼 멋진 일이지만, 먼저 수신자recipient에게 얽힌 쌍entangled pair의 절반을 보내야 하는데, 그러자면 부담스럽게도 고전적인 통신 또한 수행해야 한다. 그리고 빛은 매우 빨라서 지구상의 거의 모든 통신에서 광자의 이동travel시간은 메시지를 보내는 컴퓨터의 처리processing시간보다 짧으며, 메시지를 받는 사람의 반응reaction시간보다는 훨씬 훨씬 짧다.

반면 인수분해factoring는 매우 명백한 애플리케이션이 있다. 역설적으로 인수분해는 가장 유용하면서 가장 유용하지 않은 양자알고리즘이다. 공개키암호 파괴breaking는 소매업자, 금융산업, 첩보기관을 망가뜨릴shattering 영향을 줄만큼 독보적인 업적이 될 것이다. 하지만 일단 그들이 보안상 안전하지 않다insecure고 알려지면, 인수분해 기반 공개키 암호화encryption는 쓸모없어지고, 업계는 양자-안전quantum-safe 암호 프로토콜로 전환할 것이다. 인수분해 기반 암호화가 사용되지 않으면 그런 방식으로 암호화된 전송내용transmissions을 읽을 수 있다는 측면의 가치가 별로 없게 된다.

누군가가 한 일을 되돌리는 것만이 목적인 인수분해와 달리, 외판원 문제travelling salesman problem에 적용하는 양자해법은 인간의 능력을 증진할 수 있다. 이 문제는 (명백하게도!) 교통, 물류, 마이크로칩 제조, DNA 시퀀싱 분야에서 변주된다. 하나 경고하자면 판매원 문제의 정확한 해법은 문제가 클수록 처치곤란한데, 매우 좋은데다 매우 저렴하기까지한 근사치approximations가 존재한다. 판매원 문제의 정확한 해법을 계산하는 덴 고작 수십개 도시를 가지고도 몇년(또는 심지어 수백만년)까지 걸릴 수 있다. 이는 가장 사소한 문제를 제외하면 분명히 비실용적이다. 하지만 만일 완벽함을 덜 추구한다면 수백개 도시 문제를 양자해법의 2 또는 3% 이내에 풀 수 있다. 이는 다양한 목적에 쓰기에 충분히 좋다.

언뜻 보기에 비정형 검색은 많은 애플리케이션을 가질 수 없는 듯하다. 그로버는 그의 검색분야 활용사례를 주어진 전화번호로 거대한 전화번호부에서 어떤 사람의 이름을 찾아내는 것으로 묘사했는데, 그걸 빈번히 한다고 상상하긴 어렵다. 데이터 검색이란 맥락 안에서 그로버의 알고리즘은 역조회reverse-lookup 표를 만드는 게 불가능한 경우, 또는 색인될 수 없을만큼 거대한 데이터를 다루는 곳에서 유용할 수 있다. 하지만 그로버의 알고리즘은 사실 훨씬 더 범용적이다. 수학적으로, 주어진 함수를 만족하는 것(“함수 역산a function inversion”)이라면, 그게 뭐든지 검색될 수 있다. 말인즉 우리는 그 답이 쉽게 검증될 수 있는 한 어떤 문제든 그 해법을 검색할 수 있단 얘기다. 이는 그로버의 알고리즘이 더 느리지만 더 범용적인, 쇼어의 알고리즘의 사촌이라는 뜻이다. 이는 (키가 너무 길지만 않다면) 대칭키 무차별대입 공격brute-force attacks 또는 양자대응 암호체계post-quantum cryptography schemes에 쓰일 수 있다.

코드를 크래킹하는 것보다 더 흥미로운 가능성도 있다. 예를 들어 그로버의 알고리즘은 일부 머신러닝 문제를 푸는 데 쓰일 수 있다. 외판원문제같은 문제의 최적해법을 찾는데 쓰일 수는 없지만, (이를테면 “3일 이내의 여행기간” 같은) 최소한의 범주에 맞는 해법을 찾을 수는 있다. 많은 경우 이는 충분히 좋다.

마지막으로, 양자컴퓨터는 가능성의 범위를 고려할 수 있기 때문에, 자연스럽게 복잡한 모델링 문제를 푸는 데 적용된다. 적용 분야 중 하나는 금융 데이터나 리스크 모델링이고, 항공물류airline logistics는 또다른 하나다.

자연과학Natural sciences

양자컴퓨터는 물리학자들이 가장 강력한 컴퓨터로 매우 작은 양자시스템조차 모사simulate할 수 없음을 깨달았을 때 처음 제안됐다. (당시 IBM 팀 의 최선의 모사는 56개 입자를 모델로 다룰 수 있었지만, 이는 매우 정교한 수학, 며칠에 걸친 계산, 3테라바이트 메모리가 필요한 일이었다.)

더 복잡한 입자 시스템은 모사될 수 없기에 그 움직임을 이해하거나 예측하기는 매우 어려울 수 있다. 예를 들어 어떤 분자들은 강한 상관관계strong correlation‘라 알려진 속성을 띠는데 이 속성은 고전적인 화학 테크닉이 먹히지 않음을 의미한다. 우리는 올바른 방정식을 알고있지만 정확하게 계산하기는 너무 오래 걸리는데다, 근사치 계산은 ‘너무 빗나간’ 답을 내게 된다. 이는 저온물리학low-temperature physics, 소재과학material science, 제약drug design같은 여러 분야의 발전을 늦춘다.hampers

일반적으로 양자를 활용하는 주 영역은 2가지다. 현재 비용이 높은 기존 연산의 비용을 절감하는 것과, 기존 연산으로는 너무 비싸거나 느려서 효과적으로 하기 불가능한 계산을 실제로 해내는 것이다.

실용적 구현의 장애물Barriers to practical implementation

양자이론을 그토록 놀랍게 만드는 요인은 실제 양자컴퓨터 구현을 매우 어렵게 만드는 요인이기도 하다. 양자 현상은 일상생활에서 명시적이지 않다. 양자 현상은 실험실에서 관찰될 수 있지만, 일반적으로 낱개로 격리된 광자 또는 입자, 진공, 절대영도absolute zero 윗언저리 1천분의 몇쯤 되는 온도같은 극단적 조건을 요구한다. 별 사이 우주공간보다 더 차가운 수준이다.

이런 조건은 만들어내기 어렵지만, 충분한 자원과 현대과학의 수혜를 활용하면 기술적으로는 가능하다. 하지만 여기에 철학적인 도전과제도 있다. 일상의 사물이 양자처럼 보이지 않는 이유는 그게 거시적macroscopic이어서다. 양자 효과는 아주 작은 규모 안에서만 명시적으로 드러난다. 입자가 다른 입자와 상호작용할 때에는, 그게 거시적인 즉 고전적인 시스템의 일부가 되기 시작한다. (왜 거시계macroscopic systems가 고전적인 걸로 보이느냐는 여전히 논쟁거리지만, 외부 영향과의 접촉으로 양자상태의 ‘결어긋남decoherence‘이 야기된다는 얘기가 널리 받아들여졌다.)

따라서 양자컴퓨터가 ‘양자’에 머물려면 바깥세계the outside world로 비롯하는 어떤 상호작용으로부터든지 완전히 격리돼야 한다. 이는 다소 모순인데, 어떤 ‘벽’이나 ‘울타리’는 그 자체로 바깥세계의 일부인데다가, ‘그 벽으로 둘러싸인 존재’는 그 자체로 하나의 상호작용이기 때문이다. 그리고 일은 더 나쁘게 흘러간다! 만일 완벽하게 격리되는 것이 기술적으로 가능하다 해도, 그건 우리가 바라던 게 될 수 없다. 우리는 비트의 초기 상태를 (양자메모리에 써서) 설정하기 위해 연산을 시작할 때 그 시스템과 상호작용할 수 있어야 하고, 비트의 상태를 (양자메모리를 읽어서) 측정하고 답을 얻기 위해 계산을 마칠 때 다시 그 시스템과 상호작용할 수 있어야 한다. 그리고 (우리는 ‘아마도 메모리를 0으로 설정한다’거나 ‘하나의 우주 안에서 메모리를 0으로 설정한다’할 수 없으니) 이 명령은 고전적인 방식이어야 한다. 다시말해, 우리는 바깥세계로의 연결을 켜고 끌 수 있고 컴퓨터의 양자스러움the very quantum-ness을 켜고 끌 수 있어야 한다.

현재 구현의 작동방식How current implementations work

현재 양자컴퓨터 구현은 이런 장애물을 극복한 듯 보인다. 하지만 그걸 아주 짧은 순간의 시간동안만 할 수 있다. 지난해 어떤 양자컴퓨터는 ‘결어긋남’ 이전의 약 0.0001초 동안 계산을 할 수 있었다. 즉 바깥세계와의 원치 않는 상호작용은 양자상태를 붕괴시킨다.

제안된 모든 양자컴퓨터는 격리된 단일 광자, 또는 격리된 단일 원자 입자로 작동한다. (이중슬릿 간섭double-slit interference같은) 양자 효과는 버키볼buckyballs만큼 큰 분자에서도 관찰될 수 있지만, 훨씬 더 어렵다. 큐비트 구현은 결어긋남을 최소화하기 위해 가능한한 작아야 한다.

미래 전망Prospects for the future

양자대응 암호Post-quantum cryptography

우리가 장애내성을 갖추고 (몇 년을 앞둔) 수천 큐비트를 이용하는 범용 양자컴퓨터를 갖게 된다면, RSA같은 공개키 인수분해 기반 암호 알고리즘은 더이상 안전하지 않게 된다. 다른 이산대수discrete logarithm문제 또는 타원곡선elliptic-curve 이산대수 문제같은 것에 기반한 알고리즘도 마찬가지로 취약한데, 쇼어의 알고리즘에 의해 깨질 수 있기 때문이다.

그럼에도 이는 공개키암호의 종말을 의미하진 않는다. (인터넷의 대부분, 특히 온라인 상거래에 공개키암호가 얼마나 중요한지를 염두에 두더라도 마찬가지다.) “격자기반lattice-based” 암호 프로토콜을 포함해 여러 가능한 체계가 존재한다.

하드웨어 개발Hardware Developments

소재과학material science 분야가 더 발전해야 양자이점quantum advantage을 실현할 수 있다. 기업, 학술기관, 정부는 꾸준히 큐비트의 수와 질을 끌어올리고 있다.

양자컴퓨터가 더 커질수록, 선호되는preferred 아키텍처는 일체형homogeneous에서 모듈형으로 옮아갈 듯하다. 모든 큐비트가 나머지와 연결되는 대신, 큐비트를 격리된 하위집단으로 묶어 확장성을 달성할 수 있다. 소프트웨어 대신 큐비트를 다룬다는 점을 제외하면 약간 마이크로서비스microservices와 비슷하다. 마이크로서비스의 경우처럼 모듈간 통신이 필요할 테고, 아키텍처 안에 특별한 통신센터가 요구될 것이다. 물리적인 큐비트가 네트워크 주위를 움직이면서, 양자를 처리할 수 있는 통신 게이트웨이로 행동하는 물리적인 큐비트와 섞인 광자가 돼야 한다.

모든 현존 양자컴퓨터는 섬세한 양자상태를 소음으로부터 보호하기 위해 영하 270도씨 가량의 온도에서 운영돼야 한다. 이런 유형의 극냉장extreme refrigeration은 비쌀뿐아니라 어렵고 덩치가 커진다. 실온에서 양자연산을 할 방법을 찾는 게 하나의 지속적인 연구 분야다. 2013년 한 캐나다 연구팀은 양자상태를 많은 연산에 충분한 39분동안 실온에서 유지할 수 있음을 보였다. 불행하게도 이 특정 시스템은 여전히 초기 상태를 설정하거나 상태를 읽어내려면 4켈빈온도까지 냉각돼야 하기에, 여전히 거대한 냉장고가 필요했고, 그 시간 일부분만 실온이었다.하드웨어개발 삽입 이미지

장애내성Fault tolerance

현존 양자시스템은 깊은 우주보다 더 차갑게 돌아갈 때조차 상당 수준의 잡음과 오류에 시달린다. 양자컴퓨터를 장애에 견디게 만드는 방법은 활발한 연구 분야다. 고전 컴퓨터도 물리적 오류를 겪지만, 그런 오류를 수정하긴 꽤 수월하다. 단일 비트가 가질 수 있는 유일한 오류 유형은 비트반전bit-flip이다. 비트반전을 막으려면 동일한 비트의 여러(가령 3)개 복본을 만들고, 측정할 때 다수결하는 걸로 충분하다.

장애내성 삽입 이미지
다수결을 행하고자 큐비트를 측정하면 그 상태의 양자스러움을 붕괴시키기 때문에, 이 알고리즘을 양자컴퓨터에 직접 변환할 수 없다. 하지만 두 큐비트가 같은 상태인지 확인하려면 대신 ‘패리티 검사’를 수행할 수 있다. 이는 그런 다음 큐비트가 잘못된 상태에 있는 사례를 잡아내고 그걸 위에서 아래로 뒤집어 바로잡거나 그 위상을 조정하는 데 쓰일 수 있다. 오류정정 프로토콜은 물리적 큐비트를 논리적 큐비트로 대체해, 각 논리적 큐비트가 여러 물리적 큐비트로 구성된다. 물리적 큐비트는 허약하더라도, 논리적 큐비트는 견고하게 유지될 수 있다.

이런 유형의 장애내성 구현에서 불리한 점은 많은 정보 중복redundancy을 수반한다는 점인데, 이는 막대한 오버헤드overhead를 의미한다. 어떤 양자 오류내성 프로토콜은 논리적 큐비트 하나당 적어도 물리적 큐비트 5개가 필요하다. 현존 최상의 프로토콜, 표면 코드surface code는 더 높은 연산 오차(1%)에 견디지만, 물리적 큐비트 9개가 필요하다. 일부 양자 연산은 물리적 큐비트간에 상태를 퍼뜨리는 것만으로 보정될 수 없다. 이런 연산의 장애내성도 가능하지만, 시스템에 오류가 없도록 유지해 줄 (‘마술적 상태magic states’라 알려진) 부가 큐비트를 꾸준히 주입해 줘야 한다. 현존 양자컴퓨터는 이런 유형의 장애내성에 걸맞는 여분의 큐비트를 충분히 갖지 못한다. 실용적인 장애내성은 적어도 10년은 먼 얘기일 수도 있다. 이 시점에 흥미로운 질문 가운데 하나는 어떻게 장애내성 없이 유용한 양자 연산을 수행할 것인가다. 어떤 연산의 경우 근사치로 구한 답이 충분히 좋기에, 가까운 미래에 이 분류에 드는 문제를 푸는 양자 연산은 대체로 유용할 수 있다. 예를 들어, 매우 어려운 일부 양자 화학 문제는 근사치 양자컴퓨터approximate quantum computer가 그 계산 정확성을 크게 향상시킬 수 있다.

양자컴퓨터가 얼마나 강력할지에 대해 생각할 때 그 큐비트의 수뿐아니라 오류율을 고려하는 것이 중요하다. 큐비트 수를 늘리더라도 그 오류율 또한 증가한다면 양자컴퓨터를 향상시키지 않는다.

양자클라우드Quantum Cloud

양자컴퓨터의 비용, 크기, 물리적 민감함을 감안하면, 이것에 ‘쓴만큼 지불pay per use‘하는 클라우드 소비모델이 딱 들어맞는다. 컴퓨터가 어떤 켈빈값 미만 온도를 유지해야하기때문에, 양자클라우드는 확실히 가장 차가운 클라우드고, 이는 대다수 데이터센터의 냉각조건을 사소한 것처럼 보이게 만든다. 점차 더 많은 클라우드 제공업체들이 그들의 기존 클라우드에 탑재된 양자 능력을 제공하기 시작할 듯하다.

양자클라우드 삽입 이미지

개념압축Conceptual Compression

개념압축은 일부 프로그래밍 작업의 개념오버헤드를 줄이고 있어, 개발자들은 어떤 기술의 이점을 취하면서 개념을 거의 이해할 필요가 없어졌다. 이를 생각하는 다른 방식은 저수준low-level 추상화에서 더 고수준higher-level 추상화로 전환하는 것이라 여기면서, 비판적으로, 이를 빈틈 없는non-leaky 추상화로 만드는 것이다. 이는 수준낮추기dumbing-down가 아니라 더 흥미로운 것에 집중하려는 개발자의 지력brainpower 해방시키기다. 개념압축은 우리 산업 안에서 초창기부터 꾸준히 이어진 흐름이다. 우리는 어셈블리어부터 더 고수준 언어로의 전환, 메모리 관리의 개발비용(과 기능적 영향)을 줄여 준 가비지콜렉션의 등장, 원시raw SQL 호출을 ORM로 대체, 접근성이 뛰어난 머신러닝 라이브러리의 등장, 하드웨어를 서비스형인프라IaaS로 대체, 개별 시스템을 서비스형플랫폼PaaS으로 대체하는 걸 목도해 왔다. 클라우드로 향하는 양자컴퓨터의 이동은 개념압축의 또다른 예시다. 그걸 쓰려는 사람들은 자기네 초전도 트랜스몬 큐비트superconducting transmon qubits나 희석냉동기dilution refrigerator의 건강상태 관리로 걱정하지 않아도 된다.

양자 프로그래밍에도 비슷한 흐름이 있다. 15년전엔 누구든지 양자알고리즘을 구현하려면 하드웨어수준에서 직접 그 게이트시퀀스를 구현해야 했다. 이제 양자 SDK 퀴스킷QISkit같은 도구가 양자 프로그램을 작성하고 컴파일해 하드웨어에서 실행하도록 해준다. 퀴스킷은 파이썬 기반 양자 DSL 및 양자 어셈블리어 qasm을 포함한다. 하지만 파이썬 버전을 이용하더라도 양자 역량의 이점을 얻으려는 사람은 양자 연산의 근본fundamentals을 이해해야 한다. 퀴스킷 프로그램은 양자 게이트와 레지스터의 관점에서 작성된다. 압축 비유를 확대해 설명하자면, 압축은 파일 크기를 줄이지만 파일을 사라지게 만들지는 않는다. 현시점에 효과적인 양자기반 알고리즘을 작성하는 데 필요한 정신적 파일 크기는 여전히 꽤 크다. 시간이 지나면 양자 개발자들이 더 고수준 추상화의 이점을 얻게 되리라는 점은 분명해 보인다.

미래에 우리는 거의 확실히 양자 라이브러리 개발을 볼 것이다. 우리는 어쩌면 양자 라이브러리를 생략하는 것까지 볼 수도 있다. 즉 만일 양자 하드웨어가 충분히 곳곳에 퍼뜨려지면becomes ubiquitous, 양자 라이브러리는 주어진 계산의 어느 부분을 양자 방식으로, 어느 것을 고전 방식으로 수행할지 자동으로 선택하는 범용 목적의 최적화 라이브러리로 대체될 수도 있다. (이는 현대적인 머신러닝 라이브러리가 시스템 하드웨어를 살펴서interrogate GPU를 쓸 수 있을 때 GPU 최적 버전 계산을 구동하게 돼, 머신러닝 개발자가 GPU 수준에서 생각할 필요가 없는 것과 유사하다.)

양자이점 그리고 양자준비Quantum advantage and quantum readiness

양자이점은 고전컴퓨터가 풀 수 없는 문제를 실용적인 목적으로 풀 수 있는 양자컴퓨터의 능력이라 정의된다. 양자이점은 양자컴퓨터가 유용할만큼 충분히 거대하고 견고해졌을 때 달성된다. 우리는 아직 거기에 이르지 못했고, 그 경계가 정확히 어디인지조차 알지 못한다. 하지만 우리는 추진력momentum이 모이고 파편이 자리를 찾아 가는 “양자준비” 시기에 있다.

누구도 우리가 양자이점을 보게 될 시점을 정확히 예측할 수 없지만, 최근 진전은 매우 인상적이고 그 이정표는 필연적인듯 보였다. 현재 양자컴퓨터는 엄청나게 비싸고, 선별된 몇 안되는 제한된 역량만 발휘할 수 있고, 솔직히 말해, 완전히 신뢰할 수는 없다. 실망스럽게 들리겠지만, 이는 사실 70~80년전 존재했던 고전컴퓨터와 매우 유사하다. 1943년 IBM의 토머스 J. 왓슨Thomas J. Watson은 그의 투자자들에게 “세계 시장 규모가 컴퓨터 5대나 될까 싶다”고 말했다. 1949년 파퓰러메카닉스Popular Mechanics는 “미래 컴퓨터는 무게가 1.5톤보다 적게 나갈 것”이라고 숨가쁘게 전망했다. 70년이 지나 이런 예측이 얼마나 소박했는지 보면 우스운 일이다. 또다른 70년이 지나면 우리 후손들에게는 우리가 50큐비트를 넘어선 것에 얼마나 흥분했는지 그리고 결맞음coherence 시간 0.0001초에 도달하려고 얼마나 거대한 냉각 실린더를 사용했는지가 또한 우스운 일이 될 수 있다.

양자컴퓨팅 관련 연재의 세번째 글이다. 주제를 소개하고 양자계산에 초점을 맞춘 첫번째 글은 “고양이, 큐비트, 그리고 순간이동: 양자 연산의 이상한 세계 (1편)“에서 찾을 수 있다. 양자알고리즘에 초점을 맞춘 두번째 글은 “고양이, 큐비트, 그리고 순간이동: 양자 알고리즘의 이상한 세계 (2편)“에서 찾을 수 있다.

저자 소개About the Author

홀리 커민스는 풀스택 개발자, 클라우드컴퓨팅 테크니컬 리드다. 단골 강연자, 자바 챔피언, 엔터프라이즈 OSGi 인 액션의 저자이기도 하다. 그는 옥스포드대학교 양자계산학 박사DPhil in Quantum Computation 학위 보유자다.

180912 번역 시작. 180930 15% 진행. 181006 25% 진행. 181008 30% 진행. 181010 35% 진행. 181020 60% 진행. 181221 완료.