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도서명 양자 컴퓨터 프로그래밍 - IBM Q Experience로 하는 양자 컴퓨터 프로그래밍
저자 블라디미르 실바
출판사 에이콘
출판일 2019-09-16
정가 35,000원
ISBN 9791161753393
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1장. 양자역학의 기이하고 놀라운 세계
__20세기의 물리학 황금시대
__막스 플랑크와 자외선 파탄이 모든 것의 시작
__보어의 양자 도약
__두 거물의 충돌: 양자 고양이와 불확정성 원리
____전지전능한 파동 함수
____ψ의 확률론적 해석: 파동 함수의 원래 의도는 양자역학을 무너뜨리기 위한 것
____양자 고양이가 보른의 확률론 진영을 무너뜨리려고 시도
____불확정성 원리
____간섭과 이중 슬릿 실험
__아인슈타인이 보어에게: 신은 주사위를 던지지 않는다
__보어가 아인슈타인에게: 신이 주사위를 갖고 무엇을 하든 상관하지 말라
__얽힘과 EPR 역설: 도깨비 같은 원격 작용
__벨의 부등식: 얽힘 테스트
__EPR 역설의 패배: 보어가 마지막에 웃다
__우리를 속이고 있는 실재: 모든 것은 서로 연결돼 있다

2장. 양자 컴퓨팅: 현실의 뼈대 자체를 구부리다
__트랜지스터는 물리 법칙과 충돌하고 있다
__5나노 트랜지스터: 커다란 문제
__양자 범위와 트랜지스터의 소멸
____전자 터널링
____슬릿 실험
__트랜지스터의 미래
__리처드 파인만과 양자 컴퓨터의 세계로
__큐빗은 이상하고 놀랍다
____상태의 중첩
____얽힘: 큐빗 관측이 다른 큐빗의 상태를 드러내다
____양자 게이트로 큐빗 조작
____큐빗 설계
__양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터
____복잡한 시뮬레이션
____분자 모델링과 신소재
____정교한 딥러닝
____양자 신경망(QNN과 인공지능(AI
__양자 컴퓨터의 함정: 결깨짐과 간섭
____결깨짐(수명
____양자 오류 정정(QEC
__50-큐빗 프로세서와 양자 우위를 위한 탐험
__양자 어닐링(QA과 에너지 최소화 논쟁
____2000 큐빗: 눈에 보이는 것이 항상 진실은 아니다
____양자 어닐링: 양자 컴퓨팅의 부분집합
__범용 양자 컴퓨팅과 미래
____구글과 양자 인공지능
____데이터 센터의 양자 컴퓨터
____경쟁은 전 세계적으로 벌어
★ 이 책의 구성 ★

1장, 양자역학의 기이하고 놀라운 세계
모든 것은 1930년대 어쩔 수 없이 천재라고 여겨진 막스 플랑크(Max Planck로부터 시작됐다. 플랑크는 빛 스펙트럼의 에너지 분포에 대한 새로운 해석을 제시했다. 광자의 에너지는 고전 물리학자들이 믿는 것처럼 연속적인 함수로 기술되는 것이 아니고 플랑크가 양자(quanta라고 부른 덩어리로 기술된다고 어쩔 수 없이 가정했다. 20세기 과학에서 가장 위대한 혁명, 즉 양자역학을 태동시킨 것이다. 1장은 본격적인 탐구에 들어가기 전의 애피타이저로, 2명의 물리학 거장 알버트 아인슈타인과 닐스 보어 간의 의견 충돌을 소개한다.
1930년대에 양자역학은 혁명적인 이론이었으므로 20세기 최고의 물리학자였던 아인슈타인을 포함해 많은 과학자가 받아들이기를 꺼려했다. 노벨물리학상 수상자이기도 했던 아인슈타인은 양자역학의 확률적 속성을 결코 받아들이지 않았다. 이 때문에 양자역학의 거두였던 닐스 보어와의 관계에 균열이 발생했다. 두 사람은 수십 년에 걸쳐 논쟁을 벌였으며, 끝끝내 의견차를 좁히지 못했다. 양자역학은 70년 동안 이론적, 실험적으로 수많은 도전을 받았으나 항상 논쟁에서 승리했다.
1장을 통해 두 명의 위대한 물리학자 사이의 흥미로운 이야기와 함께 양자역학의 바탕이 된 이론, 실험, 그리고 그 결과를 탐구한다.

2장, 양자 컴퓨팅: 현실의 구조 자체를 바꾼다
1980년대 또 다른 위대한 물리학자 리처드 파인만은 양자역학의 원리를 이용해 문제를 더 빨리 해결할 수 있는 컴퓨터, 즉 양자 컴퓨터를 제안한다. 양자 컴퓨터를 제작하기 위한 경쟁은 이미 시작됐다. 2장에서는 일반적인 용어를 사용해서 양자 컴퓨터의 기본적인 아키텍처, 즉 양자 계산의 기본 단위인 큐빗(qubit을 탐구한다. 큐빗은 거의 마법과 같은 성질을 갖고 있는데, 바로 중첩(superposition이다. 놀랍게도 큐빗은 동시에 0과 1, 두 개의 상태를 가질 수 있다. 이 개념은 우리가 살고 있는 거시적 규모에서