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개요위상학적 양자 컴퓨팅(Topological Quantum Computing, TQC)은 양자 정보의 오류를 근본적으로 억제하기 위해 위상학(topology)의 수학적 원리를 이용하는 양자 컴퓨터 구현 방식입니다. 일반적인 양자 컴퓨팅이 주변 환경의 노이즈와 디코히런스(decoherence)에 매우 민감한 반면, TQC는 비국소적(Non-local) 정보 저장 구조를 활용해 오류 내성을 획기적으로 향상시킵니다. 이 글에서는 TQC의 개념, 원리, 주요 요소, 장점과 한계, 그리고 개발 현황을 체계적으로 정리합니다.1. 개념 및 정의위상학적 양자 컴퓨팅은 양자 정보를 **준입자(anyon)**라 불리는 위상학적 준입자의 상태와 궤적에 의해 표현하고, 이 준입자들의 **교환(braiding)**을 통해 양..

개요양자 뉴럴 네트워크(Quantum Neural Networks, QNN)는 양자역학의 원리를 기반으로 한 양자 컴퓨팅을 활용한 인공지능 신경망 구조입니다. 고전적 딥러닝이 가진 계산 복잡성의 한계를 뛰어넘기 위해 고안된 이 기술은 양자 중첩(superposition), 얽힘(entanglement), 양자 게이트 연산을 이용해 병렬적이고 확률적인 계산을 수행할 수 있습니다. 본 글에서는 QNN의 원리, 구조, 주요 모델, 기대 효과 및 적용 가능성에 대해 소개합니다.1. 개념 및 정의Quantum Neural Network는 **양자 비트(qubit)**를 기반으로 하는 신경망 아키텍처로, 고전적 뉴럴 네트워크의 계층과 가중치 개념을 양자 회로 내 양자 상태의 진화로 치환합니다. 입력 데이터는 양자 ..