Quantum Computing POC Workspace

양자 컴퓨팅의 기초 원리를 직접 실습으로 이해하고, 실용적으로 활용 가능한 방향(보안, 불확실성 정량화 등)까지 탐색해보는 개인 학습/실험 워크스페이스입니다.

목적

• 양자 컴퓨팅의 핵심 개념(얽힘, 중첩, 알고리즘적 이점)을 직접 코드로 돌려보며 체득
• 로컬 노트북 스펙에서 어디까지 시뮬레이션이 가능한지 실측
• 개념 학습에서 나아가, 실제 활용 가능한 방향(양자내성암호, 불확실성 정량화 등)까지 확장 검토

환경

항목	사양
OS	CentOS Stream 10
CPU	Intel i5-7300U (2코어/4스레드)
RAM	15GB
GPU	내장 그래픽만 (CUDA 가속 불가)
Python	3.12.1

이 스펙 기준으로, 무거운 최적화 반복이 들어가는 회로(QAOA/VQE)는 대략 14~18큐비트가 실질적 상한선이며, 반복 없는 단발성 회로는 20큐비트 이상도 가능합니다. 자세한 내용은 process.md의 각 POC 기록 참고.

디렉토리 구조

quantum/
├── README.md
├── process.md
├── 01. CHSH Test/                              # 벨 부등식 위반 검증 (얽힘의 근본 원리)
│   ├── venv/
│   └── chsh_test.py
├── 02. VQE H2(Variational Quantum Eigensolver)/ # 수소 분자 바닥상태 에너지 계산
│   ├── venv/
│   ├── vqe_h2.py
│   ├── vqe_h2_scan.py
│   └── h2_energy_curve.png
└── 03. Grover Search/                           # 비정렬 탐색 알고리즘 (20큐비트 스케일 테스트)
    ├── venv/
    ├── grover_search.py
    └── grover_probability_curve.png

각 POC 폴더는 독립된 venv를 사용합니다. 서로 의존성이 얽히지 않도록 폴더 간 가상환경을 공유하지 않습니다.

빠른 시작 (각 POC 공통)

cd "<POC 폴더명>"
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt   # 폴더별 requirements.txt 참고
python <스크립트명>.py

POC 목록 요약

#	이름	확인한 것	상태
1	CHSH 벨 부등식	얽힘이 고전으로 설명 불가능한 상관관계(S>2)를 만든다	✅ 완료
2	VQE (H₂ 분자)	얽힘을 활용해 실제 분자 에너지를 화학적 정확도로 계산	✅ 완료
3	Grover 탐색	100만 개 항목 탐색을 804회 반복(고전 대비 약 652배 적은 연산)으로 해결	✅ 완료

진행 배경, 각 POC의 의미, 향후 계획은 process.md에 기록합니다.

Git 관리 가이드

• venv/, __pycache__/, *.pyc는 .gitignore로 제외합니다 (아래 참고).
• 생성되는 그래프(*.png)는 결과물이라 커밋 대상에 포함하되, 용량이 커지면 results/ 하위로 분리 고려.
• 커밋 메시지 규칙: [POC명] 작업내용 형식 권장 (예: [Grover] 20큐비트 스케일 테스트 추가).
• 각 POC 폴더에 실행 결과(터미널 출력)를 남기고 싶다면 logs/ 폴더를 만들어 .txt로 저장 후 커밋하는 것을 권장합니다 (재현성 확보).

.gitignore 권장안

# Python
__pycache__/
*.pyc
*.pyo

# venv
venv/
*.egg-info/

# OS
.DS_Store

# 노트북/IDE
.ipynb_checkpoints/
.vscode/

requirements.txt (POC별)

01. CHSH Test

pennylane
pennylane-lightning
numpy
matplotlib

02. VQE H2

pennylane
pennylane-lightning
numpy
matplotlib
pyscf

03. Grover Search

pennylane
pennylane-lightning
numpy
matplotlib

참고 — 이후 방향 (요약)

현재까지의 POC는 "양자 컴퓨팅의 기초 원리를 실습·검증"하는 단계입니다. 다음은 두 갈래로 갈립니다:

1. 개념 학습 트랙 연장: 양자 텔레포테이션 등 추가 POC로 원리 이해 확장
2. 실용 트랙 전환: 양자내성암호(PQC) 기반 보안 프록시, 텐서 네트워크 기반 불확실성 정량화(UQ) 등 — 실제 양자 하드웨어/무거운 시뮬레이션 없이도 오늘 바로 구현해볼 수 있는 방향

자세한 논의 배경과 결정 근거는 process.md 참고.