5. P – NP problem
Polynomial Time : Class P
어떤 문제에대해서 Polynomial Time Algorithm이 존재하면
그 문제는 클래스 P에 속합니다.
n^k형태로 Worst time Complexity가 정의되는 알고리즘 (k는 상수.)
6. P – NP problem
Non-Deterministic Polynomial Time : Class NP
어떤 certificate가 다항시간(Polynomial Time)에 verify할 수 있으면,
그 문제는 클래스 NP에 속합니다.
또는 그 문제를 해결하는 Non-Deterministic Polynomial Time algorithm이
존재하면, 그 문제는 클래스 NP에 속합니다.
19. 하이젠베르크의 불확정성 원리는
위치-운동량에 대한 불확정성 원리이며,
입자의 위치와 운동량을 동시에 정확히 측정할 수 없다는 것을 뜻한다.
위치가 정확하게 측정될수록 운동량의 퍼짐(또는 불확정도)은 커지게 되고
반대로 운동량이 정확하게 측정될수록 위치의 불확정도는 커지게 된다.
양자의 세계는 나노미터의 세계다. 예를 들어 전자의 크기는 0.1 나노미터, 즉 1미터의 100억 분의 1에 해당된다. 이런 극미립자 세계에선 현대인이 일상에서 접하는 물리적 현상들과 전혀 다른 운동 원칙이 적용된다. 다시 말해 에너지가 ‘물질’로서의 성격을 갖는다기보다 ‘파동’으로서의 성격을 갖는다. 그 결과, 양자의 운동방식은 몇 가지 특별한 성질을 지닌다.
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양자 컴퓨팅은 0, 1, 그리고 0과 1의 조합을 동시에 나타내고 저장할 수 있는 양자 비트(quantum bits), 또는 큐비트(qubits)를 이용하여 데이터를 처리한다. 이러한 두 상태의 중첩이 가능해짐에 따라 양자 컴퓨터는 바이너리 비트를 이용하여 모든 정보를 0 아니면 1로만 저장할 수 있는 전통적인 컴퓨팅보다 훨씬 더 데이터 처리의 속도를 가속화 할 수 있다.
비트는 말보다는 공간 기하로 설명하는 편이 이해가 빠르다. '블로흐 구'라고 부르는 위의 그래프에서 구의 표면은 두 가지 결과에 대한 확률값의 합이 1인 점으로 가능한 모든 사건이 일어나는 경우를 확률적으로 표현한 것이다
고전적인 컴퓨터는 하나의 입력에 대해 하나의 결과만 내놓는다. 입력값에 따라 출력값이 선형적으로 결정되는 결정론적인 체계다. 이에 비해 양자적 수준의 소립자를 이용하는 양자컴퓨터는 입자 상태의 '중첩'을 이용한다. 상태의 중첩이란 여러 가지 상태가 동시에 하나의 입자에 나타나는 것을 말하며 흔히 이야기하는 양자의 '불확정성'과 연관된다.
BQP는 계산 복잡도 이론 용어로 '유계오차 양자 다항시간'(有界誤差 量子 多項時間, Bounded error, Quantum, Polynomial time)의 약자이다. BQP는 모든 풀이에 대해 최대 1/4의 확률로 잘못된 결과를 내놓으면서 양자 컴퓨터가 다항시간 안에 풀 수 있는 문제의 집합이다.