데이터 과학

IBM 양자 컴퓨터 실습 사이트입니다. 회원 가입해야 하고, 옆 코드창에 openQASM2.0(qiskit) 소스코드 입력하면 회로가 그려집니다. https://quantum.cloud.ibm.com/composer?initial=N4IgjghgzgtiBcIDyAFAogOQIoEEDKAsgAQBMAdAAwDcAOgHYCWdAxgDYCuAJgKZE3jdWDAEYBGMk2b9ademABO3AOZEwAbQAsAXRnNFK5pp316IADQg6EGNwQgAqnQAuDJ626cizBvObtXIAC%2BQA 작성기 | IBM Quantum PlatformIBM Quantum Composer는 실제 양자 하드웨어에서 양자 회로를 빌드, 시각화 및 실행하는 데 도움이 되는 사용자 정의된 도구 세트를 제공합니다. ..

1. 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 핵심 차이1) 고전 컴퓨터고전 컴퓨터는 정보를 비트(bit) 로 저장하고 처리합니다. 비트는 0 또는 1 한 가지 값만 가질 수 있는 정보 단위입니다.비트 여러 개로 정수를 표현AND, OR, NOT 같은 논리 게이트를 이용해 계산 수행덧셈기, 비교기 같은 회로를 게이트들의 조합으로 만들 수 있음즉, 고전 컴퓨터는 언제나 “정해진 값 0 또는 1”만 처리합니다.2) 양자 컴퓨터양자 컴퓨터는 정보를 큐비트(qubit) 로 저장하고 처리합니다. 큐비트는 고전 비트와 달리 0과 1이 동시에 존재하는 중첩 상태가 가능합니다.한 큐비트는 다음과 같이 나타냅니다.│ψ⟩ = α│0⟩ + β│1⟩, │α│² + │β│² = 1│α│² : 0이 나올 확률│β│² : 1이 나올 확률즉, ..

트랜스포머는 기존의 RNN이나 LSTM처럼 입력을 순차적으로만 흘려보내며 처리하는 구조에서 벗어나, 문장 전체를 한 번에 조망하고 단어들 사이의 상호 관계를 직접 계산하는 모델 구조입니다. 이때 핵심적으로 작동하는 메커니즘이 Self-Attention이며, 셀프어텐션은 문장 안의 모든 단어가 서로를 참고하여 어떤 단어가 현재 맥락에서 중요한지, 어떤 단어와 의미적으로 연결되는지, 그리고 그 연결 강도가 어느 정도인지를 스스로 산정하는 방식입니다. 예를 들어 “학생이 책을 들고 학교에 갔다”라는 문장에서 “책”과 “들고” 사이가 물리적으로 떨어져 있어도, 셀프어텐션은 두 단어의 긴밀한 의미 연관성을 강하게 연결함으로써 문장의 동사적 행위와 목적어적 대상의 결합을 정확하게 포착합니다. 이러한 구조 덕분에 트..

BERT 원논문에는 사전학습과제 (MLM, NSP)와 파인튜닝 절차가 모두 정리되어 있습니다. 아래 링크를 참조하면 됩니다. https://arxiv.org/pdf/1810.04805 논문 내용을 요약하면 다음과 같습니다. BERT는 자연어를 이해하기 위해 고안된 딥러닝 모델로, Google AI Language 팀이 개발하였습니다. 기존의 언어 모델들은 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 읽거나, 오른쪽에서 왼쪽으로 읽는 식으로 한 방향만 고려하여 학습되었습니다. 그러나 자연어는 단어가 문장 속에서 어떤 의미를 가지는지 양쪽 문맥(all directions) 을 모두 보아야 정확하게 이해할 수 있습니다. BERT는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Bidirectional Transformer(양방향 트랜스포..

양자컴퓨터는 기존의 컴퓨터와 전혀 다른 원리로 동작하는 새로운 형태의 컴퓨팅 기술입니다. 고전 컴퓨터는 정보를 비트(bit) 라는 단위로 처리하며, 비트는 0 또는 1의 상태 가운데 하나만을 가집니다. 비트는 전기가 흐르는가(1), 흐르지 않는가(0)라는 이진적 상태를 기반으로 연산을 수행합니다. 하지만 이러한 구조는 한 번에 하나의 상태만 표현할 수 있기 때문에, 복잡한 문제를 해결할 때 매우 많은 연산 시간이 필요해지는 한계가 있습니다. 반면 양자컴퓨터는 정보를 큐비트(qubit) 라는 단위로 표현합니다. 큐비트는 0과 1 중 하나로 고정된 것이 아니라, 0과 1의 상태가 동시에 존재할 수 있는 중첩(superposition) 상태를 가집니다. 중첩 상태의 큐비트는 수학적으로는 0과 1의 확률적 조합..

그로버 알고리즘은 많은 후보들 가운데서 정답을 빠르게 찾아내기 위해 고안된 대표적인 양자 알고리즘입니다.고전 컴퓨터가 구조가 없는 후보 집합을 탐색할 때는 하나씩 확인하는 방법에 의존하기 때문에 평균적으로 후보 수에 비례하는 시간이 필요하지만, 그로버 알고리즘은 양자 중첩과 간섭을 이용해 필요한 확인 횟수를 대략 후보 수의 제곱근 수준으로 줄여 줍니다. 예를 들어 후보가 100만 개라면 고전적 탐색은 수십만 번 이상 확인해야 하지만, 그로버 알고리즘은 수천 번 정도의 단계로 정답을 찾아낼 수 있습니다. 이 놀라운 가속의 핵심에는 오라클이라는 장치가 있습니다. 예를 들어,1,000개의 열쇠 중 문을 열 수 있는 올바른 열쇠는 단 하나뿐입니다.일반 컴퓨터라면 열쇠를 하나씩 넣어 보면서 정답을 찾습니다. 그..

파울리의 배타 원리는 동일한 양자계에 속한 두 페르미온이 완전히 같은 양자 상태를 동시에 점유할 수 없다는 원리를 뜻합니다. 여기서 페르미온은 전자,양성자,중성자처럼 스핀이 반정수(1/2, 3/2, …)인 입자를 말하며, 보손과 달리 다입자 파동함수가 입자 교환에 대해 반대칭이어야 한다는 성질을 가집니다. 두 입자의 모든 자유도, 즉 공간 좌표와 운동량, 스핀, 내부양자수 등이 하나도 빠짐없이 동일해지는 순간 파동함수의 반대칭성 때문에 그 상태의 확률진폭이 0이 되어 물리적으로 금지된 상태가 됩니다. 배타 원리는 동일입자성에서 출발하며 스핀–통계 정리에 의해 정당화됩니다. 양자역학에서는 개별 전자에 꼬리표를 붙여 구별할 수 없으므로 교환 연산에 대해 물리량이 불변이어야 하며, 이 요구가 페르미온 다입자 ..

20세기 초, 전자와 같은 미시 세계의 입자가 기존 물리학으로 설명되지 않는다는 사실이 드러나기 시작합니다. 전자의 거동을 실험으로 관찰하면, 때로는 입자처럼 보이고 다른 상황에서는 파동처럼 보이는 모순된 결과가 나타납니다. 드브로이는 모든 물체는 파동성을 가진다고 제안하며 파장 λ=h/p 관계를 발표합니다. 슈뢰딩거는 이러한 생각을 확장하여, 미시 입자를 단순한 점으로 보지 않고, 파동함수라는 수학적 함수로 표현할 수 있다는 관점을 제시합니다. 그는 전자의 상태를 ψ(r,t)라는 파동함수로 나타내며, 이 함수의 시간에 따른 변화를 결정하는 새로운 운동법칙을 세웁니다. 이 운동 법칙이 바로 슈뢰딩거 방정식입니다. 파동함수 ψ 자체는 관측 가능한 물리량을 의미하지 않습니다. 그러나 보른의 확률 해석에 따르..

계통수를 거리 기반으로 추정하는 접근은 먼저 여러 개체(종, 표본, 서열)의 정렬된 염기서열로부터 쌍별 거리행렬을 계산하는 단계에서 출발합니다. 단순히 서로 다른 자리의 비율만을 세는 p-distance는 계산이 쉽지만 한 자리에서 여러 번 치환이 일어났을 가능성을 고려하지 못하기 때문에, 다중치환을 보정하는 JC69, K2P(김우라), HKY, GTR, Γ, I 등의 치환모형을 사용하는 것이 일반적입니다. 이렇게 얻은 대칭 거리행렬 D=(dij)이 준비되면, 그 다음 단계는 이 행렬을 가장 잘 설명하는 트리의 위상(누가 누구와 가까운가)과 가지 길이(얼마나 다른가)를 재구성하는 문제로 이어집니다. 이때 가장 오래되고 직관적인 방법이 UPGMA입니다.UPGMA는 계통수 추정보다는 연쇄적 군집화(agglo..