Proposal for Expanding Quantum Computing Logic Beyond Binary Qubits
1. 들었다.
https://podbbang.page.link/Lv91Y3U81chbi7kUA
최근 구글이 발표한 최신 양자 칩 '윌로우(Willow)'는 양자 오류 수정과 성능 면에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 윌로우는 큐비트 수를 늘릴수록 오류를 기하급수적으로 줄일 수 있으며, 이는 양자 오류 수정의 핵심 과제였던 '임계값 이하(below threshold)'를 달성한 것입니다. 또한, 윌로우는 오늘날 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 10^{25}년이 걸리는 표준 벤치마크 계산을 5분 이내에 수행했습니다.
이러한 성과는 양자 컴퓨팅의 중첩 상태를 활용하여 계산 능력을 극대화하려는 접근과 일맥상통합니다. 윌로우의 발전은 큐비트의 중첩 상태를 효율적으로 활용하여 복잡한 계산을 동시에 처리함으로써 가능해졌습니다. 이는 중첩 상태의 다양한 경우의 수를 효과적으로 다루기 위한 새로운 계산 구조나 알고리즘의 도입을 통해 양자 계산의 잠재력을 극대화할 수 있음을 시사합니다.
따라서, 구글의 윌로우 칩은 중첩 상태의 효율적 활용과 양자 오류 수정을 통해 양자 컴퓨팅의 가능성을 한층 더 높였으며, 이는 양자역학의 논리구조에 기반한 새로운 계산 방식의 잠재력을 보여줍니다.
2. 생각했다. (원문 음성)
3. 제안했다.
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English Version of the Proposal
Subject: Proposal for Expanding Quantum Computing Logic Beyond Binary Qubits
Dear Quantum AI Team,
I am writing to share a theoretical idea that could potentially complement the existing approach of scaling qubit numbers in quantum computing, particularly in light of the advancements with your Willow chip. Instead of merely increasing the number of qubits, I propose exploring the possibility of amplifying logical operations by further subdividing quantum states (0, 1, and others) into finer sub-states to enhance computational power.
Conceptual Structure
1. Subdivision of 0 State:
Define multiple sub-levels for the 0 state, such as ground state and sub-ground state variations.
2. Subdivision of 1 State:
Expand the traditional 1 state by including phase-shifted variations.
3. Further Exploration of "Other States":
Utilize multidimensional Hilbert space operations, incorporating simultaneous variations in phase and amplitude.
Potential Benefits
Qubit Efficiency:
This approach may allow more complex computations with fewer qubits by encoding additional information in subdivided states.
Data Structures for Multidimensional Operations:
The ability to store and compute complex data structures natively in high-dimensional quantum states.
Challenges
Error Correction Complexity:
While Willow has achieved a breakthrough in error correction below the threshold, extending state subdivisions could complicate error correction mechanisms.
Hardware Implementation:
Precision control of qubit states for subdivided levels may require innovations in superconducting circuit design or topological qubits.
In conclusion, this theoretical framework offers a novel perspective on amplifying quantum computing capabilities. I hope this idea might spark further discussions or experiments within your team.
Thank you for your consideration.
Sincerely,
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(제안 요지)
구글의 양자 칩 '윌로우(Willow)'는 큐비트 수를 늘려 오류를 줄이는 방식으로 양자 컴퓨팅의 성능을 개선했습니다. 하지만 큐비트를 단순히 확장하는 방향과는 별개로, 각 상태(0 또는 1, 그 외)를 세분화하여 논리를 증폭시키는 접근도 실현 가능한 대안이 될 수 있습니다.
0 또는 1, 그 외의 세분화 논리 구조
양자역학에서는 0과 1의 이진 상태뿐만 아니라 두 상태의 중첩(superposition), 위상(phase) 및 진폭(amplitude)을 활용합니다. 이를 세분화한다면 각 상태를 다음과 같은 방식으로 확장할 수 있습니다.
1. 0 상태의 세분화:
기본 상태(ground state, 0)와 더 높은 에너지 상태(sub-ground state)를 포함해 다중 0 상태 정의
2. 1 상태의 세분화:
기존 1 상태와 위상 변이(phase shift) 상태로 확장
3. 그 외 상태의 세분화:
위상 정보와 진폭을 동시에 변화시키는 고차원 상태(2차원 이상의 힐베르트 공간 활용)
실현 가능성 분석
1. 큐비트 수의 절약:
세분화된 상태는 기존 단순 이진 상태(0, 1)에 비해 더 풍부한 정보를 담아 전달할 수 있으므로 같은 큐비트 수로도 더 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다.
2. 다차원 데이터 구조 활용:
위상 정보와 진폭을 확장함으로써 각 큐비트가 더 높은 정보량을 저장하게 되며, 이는 고차원 연산에 적합한 구조입니다.
3. 오류 수정의 난제:
새로운 상태를 세분화할 경우 오류 수정의 복잡성이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다. 윌로우 칩이 오류 수정 임계값(below threshold)을 달성한 만큼, 추가적인 알고리즘 개발이 필수적입니다.
4. 하드웨어 구현:
기존의 큐비트가 특정 에너지 상태에서 작동하는 반면, 세분화된 상태를 구현하기 위해서는 더 정밀한 제어와 측정 기술이 필요합니다. 이는 더 고도화된 초전도 회로 설계 또는 위상 양자비트(topological qubit) 방식이 필요할 수 있습니다.
결론적으로, 큐비트를 늘리는 방식 외에도 상태 세분화를 통한 논리 증폭은 양자 컴퓨팅의 계산 잠재력을 확장하는 유효한 방향입니다. 다만 오류 수정 및 하드웨어 구현의 난제를 해결하기 위한 기술적 돌파구가 전제되어야 합니다. 김성호.
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(Conclusion)
If the essence of the world holds duality, this concept can be integrated into quantum mechanics and quantum computing. Just as binary logic structures such as 0 and 1 have maximized possibilities and speed through quantum superposition, granting duality to each logical structure in that direction could significantly reduce the number of Qubits and enhance processing performance.
1st Generation: 0 or 1
2nd Generation: 0 or 1 or not
3rd Generation: 0 (top side or bottom side) or 1 (top or bottom) or not (top or bottom)
(결론)
세상의 본질이 양면성을 지니고 있다면 이를 양자역학과 양자 컴퓨팅에 접목할 수 있다. 예를 들어, 0과 1 같은 이진 논리 구조가 양자 중첩을 통해 가능성과 속도를 극대화하는 방향을 찾았듯이 그 방향에서 그 논리구조에 각각 양면성을 부여하면 기존의 단순 논리가 이는 무수히 많은 큐비트를 효율적으로 줄이고 처리 성능을 향상시키는 데 기여할 것이다.
1세대: 0 or 1
2세대: 0 or 1 or not
3세대: 0(top side or bottom side) or 1(t or b) or not(t or b)
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