KR102823936B1 - 양자 어닐러의 샘플링 큐비트에 대한 솔루션 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 양자 어닐러의 샘플링 큐비트에 대한 솔루션 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 솔루션 장치는, 문제의 입력에 대한 양자 어닐러의 샘플링 큐비트에 대해 반복 연산을 통해 최적화된 큐비트들을 찾아 나가되, 편향성과 시스템에너지를 고려한 다양한 고정 방법으로 신뢰성 높은 큐비트 값들을 고정하여 연산의 사이즈를 줄여나감으로써, 효과적으로 최적화된 큐비트들을 찾을 수 있다.

Description

양자 어닐러의 샘플링 큐비트에 대한 솔루션 장치 및 방법{Solution apparatus and method for sampling qubits in quantum annealer}

본 발명은 양자 어닐러의 샘플링 큐비트(qubit, quantum bit)에 대한 신뢰도가 높은 최적값을 찾는 솔루션 장치 및 방법에 관한 것이다.

양자 어닐링에는 실질적으로 이징 모델(Ising Model)을 구현한 초전도체 기반의 양자 어닐러가 사용되고 있다. 하지만 기술적 한계로 인하여 상기 양자 어닐러가 해를 구하고자 하는 대상의 문제로부터 샘플링하는 각 큐비트의 초기화 및 조작에 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 발생하는 에러는 상기 양자 어닐러의 샘플링 큐비트로부터 사용자가 획득하고자 하는 양자 컴퓨팅 등의 모델을 정확하게 계산하지 못하여 부정확한 결과를 야기시킨다.

따라서 이러한 에러를 보정하기 위하여 신뢰도가 높은 솔루션 장치 및 방법이 요구되고 있다.

관련된 선행 문헌으로서 등록특허 제10-2361858호 (2022년 02월 08일), 공개특허 제10-1768066호 (2017년 08월 08일), 공개특허 제10-2018- 0022925호(2018년 03월 06일) 등이 참조될 수 있다.

따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, 문제의 입력에 대한 양자 어닐러의 샘플링 큐비트에 대해 반복 연산을 통해 최적화된 큐비트들을 찾아 나가되, 편향성과 시스템 에너지를 고려한 다양한 고정 방법으로 신뢰성 높은 큐비트 값들을 고정하여 연산의 사이즈를 줄여나감으로써, 효과적으로 최적화된 큐비트들을 찾을 수 있는 솔루션 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

먼저, 본 발명의 특징을 요약하면, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 장치의 프로세서에서 수행되는 솔루션 방법은, 입력에 대해 양자 어닐러에서 복수의 샘플 세트를 생성하는 단계; 큐비트 고정에 참조될 임계치를 설정하는 단계; 상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 대상 큐비트에 대한 편향성을 산출하고 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 후보들을 결정하는 단계; 상기 후보들과 고정 예상 큐비트값이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성을 재산출하는 단계; 상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 상기 재산출된 편향성에 따라, 상기 후보들 각각의 에너지 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지의 합을 기초로 국소적 시스템에너지를 산출하는 단계; 및 상기 국소적 시스템에너지의 감소 여부에 따라 상기 후보들 중 고정된 큐비트와 재차 연산될 큐비트로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 솔루션 방법은, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로서 생성하여 재차 상기 고정된 큐비트를 제외시키도록 반복하여 연산의 사이즈를 줄이면서 고정된 큐비트들의 해를 찾기 위한 것이다.

상기 고정된 큐비트를 제외시키고, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로 하여 반복할 때, 상기 임계치를 설정하는 단계에서, 상기 임계치의 설정값이 이전 루틴의 임계치 보다 점차 증가하거나 감소하도록 설정될 수 있다.

상기 임계치를 설정하는 단계에서, 상기 어닐러가 생성하는 상기 각 샘플 세트 내의 큐비트의 개수(현재 문제 사이즈)에 비례하며, 상기 편향성이 상기 임계치를 넘는 큐비트의 수에 비례하도록 상기 임계치를 설정할 수 있다.

상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 수는, 소정의 개수로 미리 결정되어 있으며, 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 큐비트 중에서 그 차이가 크거나 작은 순위로, 상기 소정의 개수의 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수 있다.

상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 큐비트 중에서, 커플링 큐비트의 수가 소정의 개수 이상 또는 이하인 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수 있다.

상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 큐비트 중에서, 상기 국소적 시스템에너지가 소정의 값 이상 또는 이하인 하나 이상의 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수 있다.

상기 고정된 큐비트를 제외시키고, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로 하여 반복할 때, 상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 이상이고, 상기 국소적 시스템에너지가 이전 루틴에서 보다 감소된, 하나 이상의 큐비트가 상기 고정된 큐비트로 결정되지 않도록 수행할 수 있다.

상기 고정된 큐비트를 제외시키고, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로 하여 반복할 때, 상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 이상이고, 상기 국소적 시스템에너지가 이전 루틴에서 보다 증가한, 하나 이상의 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수 있다.

상기 고정된 큐비트를 제외시키고, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로 하여 반복할 때, 상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 미만이고, 상기 국소적 시스템에너지가 이전 루틴에서 보다 증가한, 하나 이상의 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수 있다.

상기 솔루션 방법은, 상기 편향성을 산출하는 단계 전에, 상기 복수의 샘플 세트에 대해 큐비트 시퀀스 상의 큐비트 조합을 상기 대상 큐비트로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 큐비트 조합을 상기 대상 큐비트로 결정하는 단계에서, 커플링된 2개의 큐비트가 공통으로 가지는 커플링된 큐비트들의 수를 기초로 상기 조합을 결정하거나, 커플링된 2개의 큐비트 중, 전체 큐비트들의 편향 계수 또는 커플링강도 계수의 분포 상에서의 표준편차 이상의 값에 속하는 큐비트들로 상기 조합을 결정할 수 있다.

상기 큐비트 조합을 상기 대상 큐비트로 결정하는 단계에서, 커플링되지 않은 2개의 큐비트가 공통으로 가지는 커플링된 큐비트들의 수를 기초로 상기 조합을 결정하거나, 커플링되지 않은 2개의 큐비트 중, 전체 큐비트들의 편향 계수 또는 커플링강도 계수의 분포 상에서의 표준편차 이상의 값에 속하는 큐비트들로 상기 조합을 결정할 수도 있다.

상기 큐비트 조합을 상기 대상 큐비트로 결정하는 단계에서, 커플링 여부와 무관하게 소정의 클러스터링 방법으로 분류된 클러스터에 속하는 3개 이상의 큐비트들을 상기 조합으로 결정할 수도 있다.

또한, 본 발명의 다른 일면에 따른 솔루션 장치는, 입력에 대해 생성하는 복수의 샘플 세트를 생성하는 양자 어닐러; 큐비트 고정에 참조될 임계치를 설정하는 임계치설정부; 상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 대상 큐비트에 대한 편향성을 산출하고 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 후보들을 결정하는 편향성 계산 및 조합 설정부; 상기 후보들과 고정 예상 큐비트값이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성을 재산출하는 인접 큐비트 편향성 재계산부; 상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 상기 재산출된 편향성에 따라, 상기 후보들 각각의 에너지 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지의 합을 기초로 국소적 시스템에너지를 산출하는 시스템에너지 계산부; 및 상기 국소적 시스템에너지의 감소 여부에 따라 상기 후보들 중 고정된 큐비트와 재차 연산될 큐비트로 분류하는 고정부를 포함할 수 있다.

그리고, 본 발명의 또 다른 일면에 따른 장치의 프로세서에서 수행되는 솔루션 기능을 수행하기 위한, 컴퓨터가 판독 가능한 코드를 기록한 기록 매체는, 입력에 대해 양자 어닐러에서 복수의 샘플 세트를 생성하는 기능; 큐비트 고정에 참조될 임계치를 설정하는 기능; 상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 대상 큐비트에 대한 편향성을 산출하고 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 후보들을 결정하는 기능; 상기 후보들과 고정 예상 큐비트값이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성을 재산출하는 기능; 상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 상기 재산출된 편향성에 따라, 상기 후보들 각각의 에너지 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지의 합을 기초로 국소적 시스템에너지를 산출하는 기능; 및 상기 국소적 시스템에너지의 감소 여부에 따라 상기 후보들 중 고정된 큐비트와 재차 연산될 큐비트로 분류하는 기능을 수행할 수 있다.

본 발명에 따른 솔루션 장치 및 방법에 따르면, 문제의 입력에 대한 양자 어닐러의 샘플링 큐비트에 대해, 편향성과 통계적 분석에 의한 시스템 에너지를 고려하여 다양한 고정 방법을 적용함으로써, 신뢰성 높은 큐비트 값들을 고정하여 연산의 사이즈를 줄여나갈 수 있고, 기존보다 신속하며 신뢰도가 높은 최적화된 큐비트들의 해를 효과적으로 획득할 수 있다.

본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는 첨부도면은, 본 발명에 대한 실시예를 제공하고 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 양자 어닐러가 생성하는 큐비트 집합에 대한 예시적인 도면이다.
도 3a는 본 발명의 커플링된 2개의 큐비트의 조합의 조건에 대한 실시예이다.
도 3b는 본 발명의 커플링되지 않은 2개의 큐비트의 조합의 조건에 대한 실시예이다.
도 3c는 본 발명의 3개 이상의 큐비트들의 조합을 위한 큐비트 클러스터링 조건에 대한 실시예이다.
도 4a는 본 발명의 편향성이 임계치 이상인 큐비트 중에서 선택적으로 고정하는 조건에 대한 실시예들이다.
도 4b는 본 발명의 반복 루틴에서 편향성 임계치와 국소적 시스템에너지의 증감을 고려하여 선택적으로 고정하는 조건에 대한 실시예들이다.
도 5는 본 발명의 어닐링 에서의 반복 루틴의 증가에 따라 시스템 에너지의 변화 추이를 나타내는 그래프의 예시이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 장치의 구현 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.

이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 대해서 자세히 설명한다. 이때, 각각의 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타낸다. 또한, 이미 공지된 기능 및/또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 이하에 개시된 내용은, 다양한 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분을 중점적으로 설명하며, 그 설명의 요지를 흐릴 수 있는 요소들에 대한 설명은 생략한다. 또한 도면의 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시될 수 있다. 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니며, 따라서 각각의 도면에 그려진 구성요소들의 상대적인 크기나 간격에 의해 여기에 기재되는 내용들이 제한되는 것은 아니다.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시 예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.

또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

먼저, 본 발명의 실시예에 따른 큐비트 값(예, 이진 비트값)을 최적화하기 대상의 소정의 문제(또는 신호나 정보)의 입력에 대한 양자 어닐러의 샘플링 큐비트에 대해 반복 연산을 통해 최적화된 큐비트들을 찾기 위한 솔루션 수행 방법에 대해 개략적으로 설명하도록 한다.

큐비트(또는 양자 비트)는 양자 컴퓨팅의 기본 정보 단위이다. 이진 비트는 기존 컴퓨팅의 기본 정보 단위로, -1과 1 (또는 0과 1) 중 하나를 나타내었다. 반면, 큐비트는 양자 역학 현상을 이용하여 두 상태의 선형 조합을 구현할 수 있다. 큐비트는 0일 확률이 확실한 상태와 1일 확률이 확실한 상태의 두 가지 상태가 중첩되어 0과 1의 임의 비율의 상태를 나타낼 수 있다. 큐비트는 포획된 이온, 광자, 인공 또는 실제 원자, 준입자 등을 통해 구현될 수 있다. 양자 어닐러를 이용한 양자 어닐링은 최적화된 큐비트들을 찾기 위한 최적화 문제를 효과적으로 해결한다. 기존 컴퓨팅의 '힐 클라이밍(hill- climbing)'은 현재 솔루션보다 조금 더 나은 솔루션을 찾기 위해 매개변수를 반복적으로 변경하는 접근 방식이다. 양자 어닐링이라는 명칭은 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)이라는 고전 컴퓨팅 기법에서 유래했다.

구체적인 예를 들면, 양자 어닐러는 금속 나이오븀(Nb)을 가공하여 생성된 금속 링(ring)을 포함할 수 있다. 복수의 링들이 양자 어닐러를 위해 사용된다. 금속 링에 흐르는 전류의 방향에 따라 큐비트 값이 1 또는 0이 될 수 있다. 예를 들어, 전류가 반시계 방향으로 흐른다면 큐비트 값이 1, 전류가 시계 방향으로 흐른다면 큐비트 값이 0일 수 있다. 금속 링의 온도가 절대영도가 되면, 금속 링은 초전도체가 되며, 양 방향으로 전류가 흐르게 되어, 0과 1의 중첩 상태의 큐비트가 표현될 수 있다. 금속 링들이 중첩 상태일 때, 횡(橫) 방향으로 자기장이 걸리면, 금속 링의 온도가 상승하여 초전도체의 효과가 없어진다. 이후 자기장이 점차 약화되면, 각 금속 링들 간 상호작용이 발생된다. 각 금속 링들 간 상호 작용에 따라, 각 금속 링들에는 전류가 시계 방향 또는 반시계 방향 중 하나로 흐르게 된다. 각 금속 링들 간의 상호 작용을 조절하면, 각 금속 링들 별 전류 방향이 조절될 수 있다. 동일한 방향으로 전류가 흐르는 금속 링들이 많을수록 높은 신호가 측정된다. 금속 링들 간 상호 작용의 조합을 바꾸어가며 신호 측정을 반복하면, 최적화된 큐비트 (시퀀스) 조합을 생성할 수 있다.

이와 같은 양자 어닐러(annealer)를 이용해 최적화된 큐비트들을 찾기 위한 휴리스틱한 방법은, 실행 가능한 옵션 집합 중에서 최상의 솔루션을 찾는 방법으로서, 실생활 상에서 물류 경로의 최적화, 교통 신호 체계의 최적화, 투자 포트폴리오를 위한 시나리오의 최적화 등 복잡한 연산이 필요한 분야에 활용될 수 있다.

본 발명은 양자 어닐링 결과의 통계적 분석을 통하여 큐비트의 최적값을 추정한 후, 반복적인 어닐링 과정에서 신뢰성 높은 큐비트 값들을 고정하여 연산의 사이즈를 줄여나갈 수 있고, 기존보다 신속하며 신뢰도가 높은 최적화된 큐비트들의 해를 효과적으로 획득할 수 있도록 하였다. 본 발명의 방법을 통하여 반복되는 루틴에서 문제의 사이즈를 점진적으로 줄여 결과적으로 양자 어닐러의 탐색 공간(search space)를 줄임으로써, 연산 시간상의 이득뿐 아니라 연산 결과물의 질 또한 향상될 수 있도록 한 것이다.

이하 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 양자 어닐러의 샘플링 큐비트에 대한 솔루션 장치 및 방법에 대하여 자세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 장치(100)를 설명하기 위한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 장치(100)는, 양자 어닐러(110), 임계치 설정부(115), 편향성 계산 및 조합 설정부(120), 인접 큐비트 편향성 재계산부(130), 시스템에너지 계산부(140), 고정부(150)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 장치(100)를 구성하는 양자 어닐러(110), 편향성 계산 및 조합 설정부(120), 인접 큐비트 편향성 재계산부(130), 시스템에너지 계산부(140), 임계치 설정부(115), 고정부(150) 각각의 장치는, 반도체 프로세서와 같은 하드웨어뿐만아니라, 응용 프로그램과 같은 소프트웨어와 결합되어 구현될 수도 있다. 또는 상기 각각의 장치는 컴퓨터 상에서 컴퓨터가 판독 가능한 코드로 이루어지는 소프트웨어로만으로 구현되어 가상으로 작동하는 장치일 수도 있다. 또한, 본 발명의 솔루션 장치(100)의 솔루션 처리 과정의 수행을 위하여 필요한 데이터나 설정 정보 등을 저장하기 위한 메모리를 포함할 수 있다(도 6 참조). 여기서 편향성 계산 및 조합 설정부(120), 인접 큐비트 편향성 재계산부(130), 시스템에너지 계산부(140), 임계치 설정부(115), 고정부(150) 각각의 기능에 대하여 설명하지만, 이들 구성 요소들은 2 이상이 결합되어 하나의 블록으로 구현되는 것도 가능하다.

이하, 솔루션 장치(100)의 프로세서에서 수행되는 양자 어닐러(110), 편향성 계산 및 조합 설정부(120), 인접 큐비트 편향성 재계산부(130), 시스템에너지 계산부(140), 임계치 설정부(115), 고정부(150)의 각 기능을 자세히 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 양자 어닐러(110)가 생성하는 큐비트 집합에 대한 예시적인 도면이다.

먼저, 양자 어닐러(110)는 큐비트 값(예, 이진 비트값)을 최적화하기 대상의 소정의 문제의 입력(S10)에 대해 샘플링 큐비트(S20)를 생성한다. 즉, 양자 어닐러(110)는 각각의 샘플 세트가 소정의 큐비트 시퀀스(그 개수는 각 반복 루틴에서 고정된 큐비트 발생으로 점차 감소함)로 이루어진 복수의 샘플 세트(예, M개의 샘플 세트) (도 1의 S20에서 가로줄의 큐비트 시퀀스의 개수)를 생성한다.

예를 들어, 입력된 문제(H_F)는 아래의 [수학식1]과 같이 표현될 수 있으며, 이는 양자 어닐러(110)가 도 2와 같은 큐비트 집합에 포함된 각각의 샘플 세트를 생성하도록 하기 위한 신호 또는 정보에 해당할 수 있다. 도 2와 같이 큐비트 집합은 유클리드 거리 등에 기초한 클러스터링 알고리즘에 의해 클러스터링된 큐비트 클러스터들을 포함할 수 있다.

[수학식1]

여기서, i, j는 큐비트 인덱스, h_i는 큐비트 i의 편향 계수, J_i,j는 큐비트 i, j 간의 커플링 강도 계수, , 는 큐비트 i, j 각각에 대해 적용되는 Pauli-Z operator(연산자)이다. 편향 계수(h_i)와 커플링 강도 계수(J_i,j)는 사용자가 미리 설정하는 값이다. 대상 큐비트가 2개 이상의 조합일 때에도 이는 마찬가지이다.

편향성 계산 및 조합 설정부(120)는, 양자 어닐러(110)가 생성하는 상기 복수의 샘플 세트에 대해 큐비트 시퀀스 상의 큐비트 조합을 결정한다. 상기 큐비트 조합은 큐비트 간에 커플링된 경우, 또는 커플링되어 있지 않아도 서로 편향성(이진값-1/1 중 어느 하나로 편향된 정도) 또는 커플링 강도가 높은 경우 등은, 그 큐비트들을 조합(예, 2개 조합에서 00, 10, 01, 11, 또는 3개 조합에서 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111 등등)으로 묶어 단위 큐비와 같이 연산 처리를 적용하여 큐비트들 간의 유의미한 상관관계를 해석할 수 있게 된다. 상기 커플링(또는 인접함)은 큐비트가 서로 상호 작용하도록 인접한 경우를 나타낸다. 조셉슨 접합(Compound Josephson Junctions) 기반으로 커플링의 물리적 구현이 가능하다. 상술한 바와 같은 커플링 강도 계수 J_i,j를 이용하여 하기하는 바와 같은 국소적 시스템에너지를 나타낼 수 있게 된다. J_i,j≠0은 큐비트들이 커플링된 경우, 또는 큐비트들이 인접한 경우를 나타내며, J_i,j=0은 큐비트들이 커플링되지 않은 경우, 또는 큐비트들이 인접하지 않은 경우를 나타낸다.

하기하는 바와 같이 각각의 큐비트를 처리 대상 큐비트로 하는 경우에는, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)에서 조합 설정 관련 구성이 생략될 수 있다. 다만, 연관성이 있는 2 이상의 큐비트 조합으로 이루어진 상기 큐비트 조합을 처리 대상 큐비트로 하여 연산하는 경우, 후속하는 인접 큐비트 편향성 재계산부(130), 시스템에너지 계산부(140), 고정부(150)에서의 기능 및 동작 방식이 큐비트 단위 대신에 해당 큐비트 조합들을 단위로 연산이 이루어지고 처리될 수 있는 것이다.

도 3a는 본 발명의 커플링된(J_i,j≠0) 2개의 큐비트의 조합의 조건에 대한 실시예이다.

도 3a와 같이, 예를 들어, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)는 커플링된(J_i,j≠0) 2개의 큐비트가 공통으로 가지는 커플링된 큐비트들의 수를 기초로 상기 큐비트의 조합을 결정할 수 있다. 즉, 2개의 큐비트가 서로 커플링되어 있으며 각 큐비트에 커플링되어 있는 큐비트들 중 공통으로 커플링되어 있는 큐비트들의 개수가 소정의 임계치 이상이면 상기 큐비트의 조합으로 결정될 수 있다.

또한, 도 3a와 같이, 예를 들어, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)는 커플링된(J_i,j≠0) 2개의 큐비트 중, 전체 큐비트들의 편향 계수(h) 또는 커플링 강도 계수(J)의 분포 상에서의 표준편차 이상(예, 3 σ 등)의 값에 속하는 큐비트들로 상기 큐비트의 조합을 결정할 수 있다. 예를 들어, 큐비트의 이진 값은 -1과 1이고, 0의 편향 계수(h)/커플링 강도 계수(J)를 평균값으로하는 큐비트들, -1보다 작은 편향 계수(h)/커플링 강도 계수(J)를 갖는 큐비트들, 및 1보다큰 편향 계수(h)/커플링 강도 계수(J)를 갖는 큐비트들 등의 큐비트들이, 어떠한 (정규)분포를 이룰 때, 편향 계수(h) 또는 커플링 강도 계수(J)가 평균값(0) 보다 표준편차 이상(예, 3 σ 등)의 값에 분포하는 큐비트들을 상기 큐비트의 조합으로 결정할 수 있는 것이다.

도 3b는 본 발명의 커플링되지 않은 2개의 큐비트의 조합의 조건에 대한 실시예이다.

도 3b와 같이, 예를 들어, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)는, 커플링되지 않은(J_i,j=0) 2개의 큐비트가 공통으로 가지는 커플링된 큐비트들의 수를 기초로 상기 조합을 결정할 수 있다. 즉, 2개의 큐비트가 서로 커플링되어 있지 않아도, 각 큐비트에 커플링되어 있는 큐비트들 중 공통으로 커플링되어 있는 큐비트들의 개수가 소정의 임계치 이상이면 상기 큐비트의 조합으로 결정될 수 있다.

또한, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)는, 커플링되지 않은(J_i,j=0) 2개의 큐비트 중, 전체 큐비트들의 편향 계수(h) 또는 커플링강도 계수(J)의 분포 상에서의 표준편차 이상의 값(예, 3 σ 등)에 속하는 큐비트들로 상기 조합을 결정할 수도 있다. 위와 마찬가지로, 큐비트의 이진 값은 -1과 1이고, 0의 편향 계수(h)/커플링 강도 계수(J)를 평균값으로하는 큐비트들, -1보다 작은 편향 계수(h)/커플링 강도 계수(J)를 갖는 큐비트들, 및 1보다큰 편향 계수(h)/커플링 강도 계수(J)를 갖는 큐비트들 등의 큐비트들이, 어떠한 (정규)분포를 이룰 때, 편향 계수(h) 또는 커플링 강도 계수(J)가 평균값(0) 보다 표준편차 이상(예, 3 σ 등)의 값에 분포하는 큐비트들을 상기 큐비트의 조합으로 결정할 수 있는 것이다.

도 3c는 본 발명의 3개 이상의 큐비트들의 조합을 위한 큐비트 클러스터링 조건에 대한 실시예이다.

도 3c와 같이, 예를 들어, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)는, 커플링 여부와 무관하게 소정의 클러스터링 방법으로 분류된 클러스터에 속하는 3개 이상의 큐비트들을 상기 조합으로 결정할 수도 있다. 도 2와 같이 큐비트 집합은 유클리드 거리 등에 기초한 클러스터링 알고리즘에 의해 클러스터링된 큐비트 클러스터들을 포함할 수 있다. 이와 같이 클러스터링된 큐비트들 중 동일한 클러스터 그룹 내의 3개 이상의 큐비트들을 상기 조합으로 결정할 수 있다. 3개 이상의 큐비트들은 무작위로 선택될 수도 있고, 도 3a 및 도 3과 같이 커플링 관계와 공통의 커플링 큐비트들의 수, 및 편향 계수(h) 또는 커플링 강도 계수(J)의 분포를 이용하여 선택될 수도 있다.

임계치 설정부(115)는, 큐비트 고정에 참조될 편향성(z)의 임계치(z_f)를 설정한다. 예를 들어, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)와 인접 큐비트 편향성 재계산부(130)에 의해 산출된 편향성(z)은 1과 -1 사이에 있을 수 있고, 제1임계치(-z_f)는 -0.8이하 제2임계치(z_f)는 0.8 이상과 같이 범위로 설정될 수 있다. 즉, 여기서, 편향성(z)이 -0.8이하인 것은 -1로 고정하고, 편향성(z)이 +0.8이상인 것은 +1로 고정하기 위한 것이다. 유사한 방법으로 상기 대상 큐비트가 큐비트 조합인 경우 큐비트 조합에 대하여도 유사하게 각 고정될 대상 큐비트에 대해 임계치(z_f)가 설정될 수 있다. 임계치 설정부(115)에서의 임계치(z_f) 설정 방법에 대하여는 아래에서 좀더 자세히 설명될 것이다.

또한, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)는, 상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 각 대상 큐비트에 대한 편향성(z)을 산출하고, 상기 편향성(z)이 상기 임계치(z_f) 이상인 후보들(candidates)을 결정할 수 있다. 도 1의 샘플 세트들(S20)에서 같은 컬럼에 있는 큐비트값은 도 2에서 같은 위치에 있는 큐비트들에 대한 샘플값이 되며, 편향성(z)은 각 위치의 큐비트값에 대한 기대값에 해당한다. 편향성(z)은 연산자 에 대한 소정의 확률상태함수를 적용하여 산출될 수 있다. 예를 들어, 도 1에서 제1컬럼의 큐비트값 중 '1'을 갖는 큐비트 수를 샘플 세트의 수(예, M)로 나눈값이, 편향성(z)을 나타낼 수 있다. 큐비트 조합에 대하여도 이와 유사하게 확률상태함수를 적용할 수 있으며, 유사한 방법으로 상기 대상 큐비트가 큐비트 조합인 경우, 2개 조합에서 00, 10, 01, 11, 또는 3개 조합에서 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111 등에 대한 각 값의 편향성(z)을 산출할 수 있다.

다시말하여, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)는, 각 큐비트 혹은 큐비트 조합의 대상 큐비트에 대해 편향성(z)을 계산하여, 초기에 설정한 임계치(z_f)를 기준으로 해당 대상 큐비트의 편향성(z)이 임계치(z_f)를 넘을 경우, 해당 대상 큐비트를 예상 최적값(/z), 즉, 고정 예상 큐비트값(-1, 또는 1)으로 고정할지 여부를 확인할 후보들을 결정하는 것이다.

인접 큐비트 편향성 재계산부(130)는, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)에서 결정한 상기 후보들(candidates)과 고정 예상 큐비트값(-1 또는 1)이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성(z)을 재산출한다. 전체 큐비트 집합과 상기 부분집합에서의 편향성은 서로 다르게 나타날 수 있다. 상기 편향성(z)의 재산출은 편향성 계산 및 조합 설정부(120)에서의 편향성(z) 산출과 유사한 방법으로 수행될 수 있다.

즉, 인접 큐비트 편향성 재계산부(130)는 상기 후보들(candidates)이 대상 큐비트와 커플링되거나 연관된 큐비트들의 편향성만　다시 계산하는 부분이다. 여기서 재차 편향성(z)을 계산하는 이유는, M개의 샘플 중, candidate 큐비트(i)의 값이 예상　 최적값(/z), 즉, 고정 예상 큐비트값(-1, 또는 1)인 부분 집합만 고려해야 하기 때문이다.

시스템에너지 계산부(140)는, 편향성 계산 및 조합 설정부(120)에서 결정된 상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 인접 큐비트 편향성 재계산부(130)에서 재산출된 편향성(z)에 따라, [수학식2]와 같이, 상기 후보들 각각의 에너지(h_i/z⁽ⁱ⁾) 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지(J_i,j/z⁽ⁱ⁾z^(j))의 합(Σ)을 기초로 국소적 시스템에너지(δE_i)를 산출할 수 있다. 여기서, 는 큐비트 i에 대한 고정하려는 상수값 -1 또는 +1이고, z^(j)는 큐비트 j의 편향성이며, 큐비트 i의 이웃들인 neighbor(i)는 i와 커플링된 큐비트 j를 나타낸다. 유사한 방법으로 상기 대상 큐비트가 큐비트 조합인 경우 큐비트 조합들 간에도 [수학식2]와 같이 유사하게 산출될 수 있다.

[수학식2]

즉, 위 식의 (Σ) 항에서 편향성 z^(j)는 커플링 에너지(J_i,j/z⁽ⁱ⁾z^(j))를 구할 때 가중치와 같이 적용된다. 여기서, 예를 들어, 도 1의 S20에서 제1번째 컬럼의 '1'로 고정할 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합은 제1행-제5행까지의 샘플세트일 수 있다. 반복되는 각 루틴에서 국소적 시스템에너지(δE_i)의 증가는 고정될 확률을 감소시키며, 반대로 국소적 시스템에너지(δE_i)의 감소는 고정될 확률을 높게한다.

즉, 시스템에너지 계산부(140)는 편향성 계산 및 조합 설정부(120)에서 결정된 상기 후보들의 예상 최적값(/z(i)), 즉, 고정 예상 큐비트값(-1, 또는 1)과, 인접 큐비트 편향성 재계산부(130)에서 상기 후보들과 커플링된 큐비트들의 편향성(z(j))을 기반으로, 국소적 시스템에너지(δE)를 계산하여 예상 최적값, 즉, 고정 예상 큐비트값(-1, 또는 1)로 대상 큐비트를 고정하였을 시, 전체 시스템의 에너지(E)가 낮아지는지 여부(δE가 마이너스 인지 여부)를 확인하여 고정하고자 하는 것이다.

고정부(150)는, 상기 국소적 시스템에너지(δE_i)의 감소하면 상기 후보들 중 해당 후보를 1 또는 -1로 고정하여 고정된 큐비트(1 또는 -1로 고정)로 분류하고, 고정되지 않은 다른 큐비트들은 모두 재차 연산될 큐비트로 분류한다. 유사한 방법으로 상기 대상 큐비트가 큐비트 조합인 경우 큐비트 조합은 이와 유사한 방법으로 00, 01, 10, 또는 11 등으로 고정될 수 있다.

상기 재차 연산될 큐비트(H_F ^SQF)를 포함하는 문제(또는 최적화 대상의 신호) (S90)는, [수학식3]과 같이 표현될 수 있으며, 이에 따라 고정부(150)에서 생성된 상기 재차 연산될 큐비트(H_F ^SQF)를 포함하는 문제(S90)가 양자 어닐러(110)에 [수학식1]의 입력 대신에 입력되어 루틴을 반복하게 함으로써, 고정부(150)에서 루틴 마다 고정된 큐비트를 점차로 더 제외시키도록 반복하여 연산의 사이즈를 줄이면서 고정된 큐비트들의 해(솔루션)를 찾고, 양자 어닐러(110)를 통해 최적화된 큐비트들을 생성할 수 있게 된다.

[수학식3]

통계적 큐빗 고정(SQF, Statistical Qubit Freezing)의 결과에 따른 재차 연산될 큐비트(에너지)(H_F ^SQF)를 나타내는 [수학식3]에서, [수학식1]과 비교할 때, 첫째 항에서 편향 계수(h_i) 대신 를 적용하여 큐비트들(i, j)의 커플링 관계가 반영되도록 하였으며, 세번빼 항 에서는 옵셋(offset)을 적용하여 상기 고정된 큐비트들의 제외에 의해 최적화하기 대상의 소정의 최초 문제의 입력이 달라지지 않도록 보상이 이루어지도록 하였다.

한편, 위와 같은 임계치 설정부(115)에는 각 루틴에서 임계치(z_f)를 변경없이 고정되도록 설정할 수도 있지만, 본 발명에서는 다음과 같이 각 루틴에서 동적으로 변경되도록 적용할 수도 있다.

예를 들어, 상기와 같이, 상기 고정된 큐비트(들)이 제외된, 상기 재차 연산될 큐비트(H_F ^SQF)를 포함하는 문제가 양자 어닐러(110)에 입력되어 루틴을 반복할 때, 임계치 설정부(115)는, 임계치(z_f)의 설정값이 이전 루틴에서 적용된 임계치 보다 점차 증가하거나 감소하도록 설정할 수 있다. 예를 들어, 인접 큐비트 편향성 재계산부(130)에 의해 산출된 편향성(z)은 1과 -1 사이에 있을 수 있고, 각 루틴에서 1로 고정하기 위한 임계치(z_f)가 0.8->0.79,->0.78,...과 같이 감소하거나, 1로 고정하기 위한 임계치(z_f)가 0.8->0.81->0.82,...과 같이 증가할 수 있는 것이다. 또한, 각 루틴에서 -1로 고정하기 위한 임계치(z_f) 역시 이와 유사하게 증가 또는 감소할 수 있다.

또는, 임계치 설정부(115)는, 인접 큐비트 편향성 재계산부(130)에 의해 산출된 편향성(z)이 임계치(z_f)를 넘는 큐비트의 수에 비례하도록 임계치(z_f)를 설정할 수도 있다. 예를 들어, 각 샘플 세트가 M=10000개인 경우, 1로 고정하기 위한 편향성(z)이 이전 루틴의 임계치(z_f)=0.8을 넘는 큐비트의 수가 이전 루틴에서 3000개 현재 루틴에서 4000개 나오면 임계치(z_f)=0.85등으로 증가되는 방향으로 설정될 수 있다. 이때, 임계치 설정부(115)는 상기 어닐러(110)가 생성하는 각 루틴에서의 각 샘플 세트 내의 큐비트의 개수(현재 문제 사이즈)에 비례하도록 임계치(z_f)를 설정할 수 있다.

또한, 고정부(150)는 임계치(z_f)를 기초로 큐비트(1 또는 -1로 고정)를 고정하는 것 외에도, 다양한 고정 조건을 적용하여 조건에 맞는 큐비트들을 고정시킬 수 있다.

이하 도 4a 및 도 4b를 참조하여 본 발명의 고정 조건에 대하여 좀 더 자세히 설명한다.

도 4a는 본 발명의 편향성(z)이 임계치(z_f) 이상인 큐비트 중에서 선택적으로 고정하는 조건에 대한 실시예들이다.

도 4a를 참조하면, 고정부(150)는 각 루틴에서 고정된 큐비트의 수를 소정의 개수(n개)로 미리 결정된 값을 적용할 수 있으며, 예를 들어, 이때 편향성(z)이 임계치(z_f) 이상인 큐비트 중에서 그 차이가 크거나 작은 순위로, 상기 소정의 개수의 큐비트(n개)를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수 있다.

또한, 고정부(150)는 각 루틴에서 편향성(z)이 임계치(z_f) 이상인 큐비트 중에서 커플링 큐비트의 수가 소정의 개수(m개) 이상 또는 이하인 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수도 있다.

또는, 고정부(150)는 각 루틴에서 편향성(z)이 임계치(z_f) 이상인 큐비트 중에서 국소적 시스템에너지(δE_i)가 소정의 값(예, e) 이상 또는 이하인 큐비트(하나 이상일 수 있음)를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수도 있다. 여기서, 국소적 시스템에너지(δE_i) 대신에 그 성분이 되는 편향 계수(h)와 커플링 강도 계수(J)의 합이나, 편향 계수(h)와 커플링 강도 계수(J) 중 어느 하나의 값이, 소정의 값 이상 또는 이하인 큐비트(하나 이상일 수 있음)를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수도 있다.

도 4b는 본 발명의 반복 루틴에서 편향성(z) 임계치(z_f)와 국소적 시스템에너지(δE_i)의 증감을 고려하여 선택적으로 고정하는 조건에 대한 실시예들이다.

도 4b를 참조하면, 고정부(150)는 각 루틴에서 편향성(z)이 임계치(z_f) 이상이고, 국소적 시스템에너지(δE_i)가 이전 루틴에서 보다 감소된, 큐비트(하나 이상일 수 있음)가 고정된 큐비트로 결정되지 않도록 수행할 수 있으며, 이때 국소적 시스템에너지(δE_i)가 이전 루틴에서 보다 이상의 값을 가지는 큐비트들을 고정할 수 있다.

또한, 고정부(150)는 각 루틴에서 편향성(z)이 임계치(z_f) 이상이고, 국소적 시스템에너지(δE_i)가 이전 루틴에서 보다 증가한, 큐비트(하나 이상일 수 있음)를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수도 있다.

또는, 고정부(150)는 각 루틴에서 편향성(z)이 임계치(z_f) 미만이지만, 국소적 시스템에너지(δE_i)가 이전 루틴에서 보다 증가한, 큐비트(하나 이상일 수 있음)를 상기 고정된 큐비트로 결정할 수도 있다.

도 5는 본 발명의 어닐링 에서의 반복 루틴의 증가에 따라 대상 큐비트들(H_F ^SQF) 전체적인 시스템 에너지(E)의 변화 추이를 나타내는 그래프의 예시이다. 위의 예에서와 같이 M개의 큐비트 샘플이 존재할 때, 각각의 샘플은 각 반복 루틴의 결과로 나온 큐비트의 값에 따라 샘플마다 에너지를 갖고, 전체적인 큐비트들의 시스템 에너지(H_F ^SQF)는 [수학식3]과 같이 이들을 합산한 결과에 해당한다.

도 5를 참조하면, 가장 뒤쪽에 위치한 보라색 그래프는 SQF 를 적용하지 않고 초기에 주어진 S10을 양자 어닐러(110)로 계산하여 M개의 샘플을 획득하였을 때, 그 샘플들의 에너지 값을 나타내고, 반복(iteration) 루틴의 1,2,3,,,증가에 따라, 순서대로 앞쪽의 하늘색, 노란색, 빨간색 히스토그램(뒤쪽에서 2,3,4번째 히스토그램)을 보여준다.

위에서도 기술한 바와 같이, SQF iteration이 진행됨에 따라 시스템 에너지를 감소시키는 큐비트들이 많아지고 큐비트를 고정해 나감에 따라 재차 연산될 큐비트의 수가 점점 줄어들게 되는데, 도 5와 같이 본 발명의 SQF를 적용한 양자 어닐링 연산이 이루어질 경우 에너지가 더 작은 값의 솔루션을 얻을 수 있게 된다. 따라서, 본 발명의 반복 루틴의 증가에 따라 큐비트들이 최적값으로 예상되는 값으로 고정됨에 따라 문제의 사이즈가 작아지고 에러도 작아져 최적의 큐비트를 찾는 솔루션 수행이 잘 이루어짐을 확인할 수 있다. 즉, 큐비트의 수가 많아질수록 에러들도 중첩되어 연산 결과의 오류가 커지게 될 수 있지만, 본 발명에서 이를 해결하여 반복 루틴의 수행 과정에서 문제의 사이즈를 점점 감소시킴으로써 오류도 작아지고 최적의 큐비트를 찾는 고성능 솔루션 수행이 이루어질 수 있는 것이다,

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 장치(100)의 구현 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 솔루션 장치(100)의 각부 구성 요소들 각각의 장치는, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 결합으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 상기 각각의 장치는 위와 같은 기능/단계/과정들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서를 갖는 도 6과 같은 컴퓨팅 시스템(1000) 또는 인터넷 상의 서버 형태로 구현될 수 있다. 또한, 솔루션 장치(100) 전체가 하나의 프로세서를 갖는 도 6과 같은 컴퓨팅 시스템(1000) 또는 인터넷 상의 서버 형태로 구현될 수도 있다.

컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다. 프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory)(1310) 및 RAM(Random Access Memory)(1320)을 포함할 수 있다.

또한, 네트워크 인터페이스(1700)는 스마트폰, 노트북 PC, 데스크탑 PC 등 사용자 단말에서의 유선 인터넷 통신이나 WiFi, WiBro 등 무선 인터넷 통신, WCDMA, LTE, 5G 등 이동통신을 지원하는 모뎀 등의 통신 모듈이나, 근거리 무선 통신 방식(예, 블루투스, 지그비, 와이파이 등)의 통신을 지원하는 모뎀 등의 통신모듈을 포함할 수 있다.

따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같이 컴퓨터 등 장치로 판독 가능한 저장/기록 매체(A non-transitory computer-readable storage medium storing computer executable instructions)(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보(코드)를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보(코드)를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 솔루션 장치(100)는, 문제의 입력에 대한 양자 어닐러(110)의 샘플링 큐비트에 대해, 편향성과 통계적 분석에 의한 시스템에너지를 고려하여 다양한 고정 방법을 적용함으로써, 신뢰성 높은 큐비트 값들을 고정하여 연산의 사이즈를 줄여나갈 수 있고, 기존보다 신속하며 신뢰도가 높은 최적화된 큐비트들의 해를 효과적으로 획득할 수 있다.

본 발명에서는 양자 어닐러(110)로부터 기대하는 계산 복잡도의 이득을 유지하기 위하여 반복적인 루틴에서의 후처리 작업 간, 통계적인 분석을 바탕으로 주어진 문제의 사이즈를 효과적으로 줄일 수 있다. 양자 어닐러(110)가 가지고 있는 오류들의 근본적인 원인을 파악할 필요가 없이, 어닐링 결과 분석을 통하여 각 큐비트의 최적값을 추측함과 동시에 문제의 사이즈를 줄여, 차후 진행하는 반복적인 어닐링 작업의 결과의 질적인 향상을 기대할 수 있게 한 것이다. 또한 본 발명은 양자 어닐링에 기반하여 문제에 대한 솔루션을 계산함에 있어서, 양자 컴퓨터 등에 의해 문제의 솔루션을 도출함에 있어, 통계적 분석을 통해 기존보다 신속하며 신뢰도가 높은 솔루션이 도출될 수 있도록 하였다.

이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

양자 어닐러(110)
임계치 설정부(115)
편향성 계산 및 조합 설정부(120)
인접 큐비트 편향성 재계산부(130)
시스템에너지 계산부(140)
고정부(150)

Claims (16)

1. 장치의 프로세서에서 수행되는 솔루션 방법에 있어서,
   입력에 대해 양자 어닐러에서 복수의 샘플 세트를 생성하는 단계;
   큐비트 고정에 참조될 임계치를 설정하는 단계;
   상기 복수의 샘플 세트에 대해 큐비트 시퀀스 상의 큐비트 조합을 대상 큐비트로 결정하는 단계;
   상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 상기 대상 큐비트에 대한 편향성을 산출하고 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 후보들을 결정하는 단계;
   상기 후보들과 고정 예상 큐비트값이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성을 재산출하는 단계;
   상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 상기 재산출된 편향성에 따라, 상기 후보들 각각의 에너지 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지의 합을 기초로 국소적 시스템에너지를 산출하는 단계; 및
   상기 국소적 시스템에너지의 감소 여부에 따라 상기 후보들 중 고정된 큐비트와 재차 연산될 큐비트로 분류하는 단계를 포함하고,
   상기 큐비트 조합을 상기 대상 큐비트로 결정하는 단계에서,
   커플링된 2개의 큐비트가 공통으로 가지는 커플링된 큐비트들의 수를 기초로 상기 조합을 결정하거나,
   커플링된 2개의 큐비트 중, 전체 큐비트들의 편향 계수 또는 커플링강도 계수의 분포 상에서의 표준편차 이상의 값에 속하는 큐비트들로 상기 조합을 결정하는, 솔루션 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로서 생성하여 재차 상기 고정된 큐비트를 제외시키도록 반복하여 연산의 사이즈를 줄이면서 고정된 큐비트들의 해를 찾기 위한 솔루션 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 고정된 큐비트를 제외시키고, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로 하여 반복할 때,
   상기 임계치를 설정하는 단계에서, 상기 임계치의 설정값이 이전 루틴의 임계치 보다 점차 증가하거나 감소하도록 설정되는 솔루션 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 임계치를 설정하는 단계에서, 상기 어닐러가 생성하는 상기 각 샘플 세트 내의 큐비트의 개수에 비례하며, 상기 편향성이 상기 임계치를 넘는 큐비트의 수에 비례하도록 상기 임계치를 설정하는 솔루션 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 수는, 소정의 개수로 미리 결정되어 있으며, 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 큐비트 중에서 그 차이가 크거나 작은 순위로, 상기 소정의 개수의 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정하는 솔루션 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 큐비트 중에서, 커플링 큐비트의 수가 소정의 개수 이상 또는 이하인 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정하는 솔루션 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 큐비트 중에서, 상기 국소적 시스템에너지가 소정의 값 이상 또는 이하인 하나 이상의 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정하는 솔루션 방법.
8. 제1항에 있어서,
   상기 고정된 큐비트를 제외시키고, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로 하여 반복할 때,
   상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 이상이고, 상기 국소적 시스템에너지가 이전 루틴에서 보다 감소된, 하나 이상의 큐비트가 상기 고정된 큐비트로 결정되지 않도록 수행하는 솔루션 방법.
9. 제1항에 있어서,
   상기 고정된 큐비트를 제외시키고, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로 하여 반복할 때,
   상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 이상이고, 상기 국소적 시스템에너지가 이전 루틴에서 보다 증가한, 하나 이상의 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정하는 솔루션 방법.
10. 제1항에 있어서,
    상기 고정된 큐비트를 제외시키고, 상기 재차 연산될 큐비트를 상기 양자 어닐러에 상기 입력으로 하여 반복할 때,
    상기 분류하는 단계에서의 상기 고정된 큐비트의 결정에서, 상기 편향성이 상기 임계치 미만이고, 상기 국소적 시스템에너지가 이전 루틴에서 보다 증가한, 하나 이상의 큐비트를 상기 고정된 큐비트로 결정하는 솔루션 방법.
11. 삭제
12. 삭제
13. 장치의 프로세서에서 수행되는 솔루션 방법에 있어서,
    입력에 대해 양자 어닐러에서 복수의 샘플 세트를 생성하는 단계;
    큐비트 고정에 참조될 임계치를 설정하는 단계;
    상기 복수의 샘플 세트에 대해 큐비트 시퀀스 상의 큐비트 조합을 대상 큐비트로 결정하는 단계;
    상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 상기 대상 큐비트에 대한 편향성을 산출하고 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 후보들을 결정하는 단계;
    상기 후보들과 고정 예상 큐비트값이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성을 재산출하는 단계;
    상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 상기 재산출된 편향성에 따라, 상기 후보들 각각의 에너지 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지의 합을 기초로 국소적 시스템에너지를 산출하는 단계; 및
    상기 국소적 시스템에너지의 감소 여부에 따라 상기 후보들 중 고정된 큐비트와 재차 연산될 큐비트로 분류하는 단계를 포함하고,
    상기 큐비트 조합을 상기 대상 큐비트로 결정하는 단계에서,
    커플링되지 않은 2개의 큐비트가 공통으로 가지는 커플링된 큐비트들의 수를 기초로 상기 조합을 결정하거나,
    커플링되지 않은 2개의 큐비트 중, 전체 큐비트들의 편향 계수 또는 커플링강도 계수의 분포 상에서의 표준편차 이상의 값에 속하는 큐비트들로 상기 조합을 결정하는, 솔루션 방법.
14. 장치의 프로세서에서 수행되는 솔루션 방법에 있어서,
    입력에 대해 양자 어닐러에서 복수의 샘플 세트를 생성하는 단계;
    큐비트 고정에 참조될 임계치를 설정하는 단계;
    상기 복수의 샘플 세트에 대해 큐비트 시퀀스 상의 큐비트 조합을 대상 큐비트로 결정하는 단계;
    상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 상기 대상 큐비트에 대한 편향성을 산출하고 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 후보들을 결정하는 단계;
    상기 후보들과 고정 예상 큐비트값이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성을 재산출하는 단계;
    상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 상기 재산출된 편향성에 따라, 상기 후보들 각각의 에너지 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지의 합을 기초로 국소적 시스템에너지를 산출하는 단계; 및
    상기 국소적 시스템에너지의 감소 여부에 따라 상기 후보들 중 고정된 큐비트와 재차 연산될 큐비트로 분류하는 단계를 포함하고,
    상기 큐비트 조합을 상기 대상 큐비트로 결정하는 단계에서,
    커플링 여부와 무관하게 소정의 클러스터링 방법으로 분류된 클러스터에 속하는 3개 이상의 큐비트들을 상기 조합으로 결정하는, 솔루션 방법.
15. 입력에 대해 생성하는 복수의 샘플 세트를 생성하는 양자 어닐러;
    큐비트 고정에 참조될 임계치를 설정하는 임계치설정부;
    상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 큐비트 시퀀스 상의 큐비트 조합인 대상 큐비트에 대한 편향성을 산출하고 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 후보들을 결정하는 편향성 계산 및 조합 설정부;
    상기 후보들과 고정 예상 큐비트값이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성을 재산출하는 인접 큐비트 편향성 재계산부;
    상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 상기 재산출된 편향성에 따라, 상기 후보들 각각의 에너지 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지의 합을 기초로 국소적 시스템에너지를 산출하는 시스템에너지 계산부; 및
    상기 국소적 시스템에너지의 감소 여부에 따라 상기 후보들 중 고정된 큐비트와 재차 연산될 큐비트로 분류하는 고정부를 포함하고,
    상기 편향성 계산 및 조합 설정부는, 커플링된 2개의 큐비트가 공통으로 가지는 커플링된 큐비트들의 수를 기초로 상기 큐비트 조합을 결정하거나,
    커플링된 2개의 큐비트 중, 전체 큐비트들의 편향 계수 또는 커플링강도 계수의 분포 상에서의 표준편차 이상의 값에 속하는 큐비트들로 상기 큐비트 조합을 결정하는, 솔루션 장치.
16. 장치의 프로세서에서 수행되는 솔루션 기능을 수행하기 위한, 컴퓨터가 판독 가능한 코드를 기록한 기록 매체에 있어서,
    입력에 대해 양자 어닐러에서 복수의 샘플 세트를 생성하는 기능;
    큐비트 고정에 참조될 임계치를 설정하는 기능;
    상기 복수의 샘플 세트에 대해 큐비트 시퀀스 상의 큐비트 조합을 대상 큐비트로 결정하는 기능;
    상기 복수의 샘플 세트의 각 샘플 세트에서 상기 대상 큐비트에 대한 편향성을 산출하고 상기 편향성이 상기 임계치 이상인 후보들을 결정하는 단계;
    상기 후보들과 고정 예상 큐비트값이 동일한 큐비트들로 이루어진 해당 부분집합의 샘플 세트에 대하여, 대상 큐비트들의 편향성을 재산출하는 기능;
    상기 후보들 각각의 고정 예상 큐비트값 및 상기 재산출된 편향성에 따라, 상기 후보들 각각의 에너지 및 상기 후보들 각각의 커플링 에너지의 합을 기초로 국소적 시스템에너지를 산출하는 기능; 및
    상기 국소적 시스템에너지의 감소 여부에 따라 상기 후보들 중 고정된 큐비트와 재차 연산될 큐비트로 분류하는 기능을 수행하되,
    상기 큐비트 조합을 상기 대상 큐비트로 결정하는 기능에서,
    커플링된 2개의 큐비트가 공통으로 가지는 커플링된 큐비트들의 수를 기초로 상기 조합을 결정하거나,
    커플링된 2개의 큐비트 중, 전체 큐비트들의 편향 계수 또는 커플링강도 계수의 분포 상에서의 표준편차 이상의 값에 속하는 큐비트들로 상기 조합을 결정하는, 기록 매체.