기초 물리학
쿼크, 원자핵, 플라스마, 양자 물질: 시뮬레이션되는 가장 작은 시스템이며 계산 비용이 가장 많이 드는 것에 속해요.
위계의 토대예요. 이 시뮬레이션들은 기초 이론인 표준 모형과 양자역학에서 출발해 그 결과를 계산해요. 물리 현상을 제1원리에서 만들어 내는 데 가장 가까워요. 또 샌드박스에서 가장 고운 물질 해상도가 왜 그렇게 많은 연산을 요구하는지도 설명해 줘요.
격자 QCD
시공간 점의 4차원 격자 위의 쿼크와 글루온으로, 강한 상호작용만으로 양성자, 중성자, 그 밖의 하드론의 질량과 성질을 계산해요.
답하는 질문: 이론 하나만 가지고 출발하면 양성자의 질량은 얼마일까?
빠진 것: 격자 간격과 상자 크기는 타협의 산물이에요. 결과를 연속 극한과 무한 부피 쪽으로 외삽하지만, 거기에 닿지는 못해요.
돌아가는 곳: 약 1017 FLOPS 대략 국가 슈퍼컴퓨터 할당, 대형 파티션 몇 주.처음 등장: 1979 Creutz의 쿼크 없는 순수 SU(2) 격자 게이지 이론 몬테카를로 연구, 쿼크는 나중에 도입됨 출처시뮬레이션 트리에서: 격자 게이지 몬테카를로
충돌기 사건 생성
가속기 속 양성자-양성자 충돌마다, 센 산란에서 파톤 샤워를 거쳐 검출기에 닿는 강입자의 분출까지.
답하는 질문: 제안된 새 입자가 실재한다면 데이터는 어떻게 보일까?
빠진 것: 기여하는 모든 과정 사이의 양자 간섭을 지배적인 것만 남겨 근사하고, 매개변수를 과거 데이터에 맞춰 조정해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 그리드 컴퓨팅 클러스터, 시뮬레이션한 충돌 수십억 건 처리.처음 등장: 1982 충돌기 물리를 위한 초기 전산 파톤 샤워 사건 생성기.
검출기 응답
충돌에서 나온 모든 입자가 실리콘, 열량계, 자석의 층을 거쳐 나아가며 에너지를 남겨요.
답하는 질문: 검출기는 어떤 실제 신호를 놓치고, 어떤 신호를 가짜로 만들어 낼까?
빠진 것: 검출기의 기하와 보정이 설계와 정확히 같다고 가정하지만, 낡는 케이블과 방사선 손상이 이를 점점 떨어뜨려요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 대학 또는 그리드 컴퓨팅 클러스터, 연간 수백만 CPU 시간.처음 등장: 1974 검출기 설계를 위한 CERN의 첫 범용 입자 수송 코드.
우주선 대기 샤워
우주에서 온 매우 에너지가 큰 입자 하나가 상층 대기에 부딪혀 내려오는 동안 수십억 개의 이차 입자로 폭포처럼 쏟아져요.
답하는 질문: 지상 검출기에 잡힌 패턴은 얼마나 먼 곳에서 온 어떤 종류의 입자가 만들었을까?
빠진 것: 가속기가 시험한 어떤 에너지보다 훨씬 높은 곳까지 외삽한 충돌 모델에 의존해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 소형 클러스터 또는 고성능 워크스테이션, 샤워 세트당 몇 시간.처음 등장: 1961 우주선 입자 연쇄의 초기 몬테카를로 모델.
가속기 빔 동역학
전하를 띤 입자 다발이 자석 사이를 수백만 바퀴 돌며 장과 서로의 힘에 밀려요.
답하는 질문: 빔이 촘촘하게 모인 채 유지될까요, 아니면 서서히 퍼져 벽에 부딪힐까요?
빠진 것: 자석이 사양대로 만들어졌다고 이상화하는데, 실제 자석에는 수백만 바퀴를 도는 동안 문제가 되는 작은 제조 오차가 있어요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 데스크톱 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 격자 설계당 몇 분.처음 등장: 1959 최초의 강집속 싱크로트론을 위한 초기 컴퓨터 추적 연구.
중성미자 검출기 시뮬레이션
물, 얼음, 액체 탱크 깊은 곳에서 중성미자와 상호작용한 빛이나 전하를 검출기 속에서 추적해서, 실제 사건이 어떻게 보이는지 알아내요.
답하는 질문: 이런 종류의 중성미자는 어떤 신호를 남길까, 그리고 배경과 구별할 수 있을까?
빠진 것: 실제 검출기의 케이블, 거품, 위를 덮은 암석은 어떤 시뮬레이션도 완전히 예상하지 못하는 잡음을 더해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 대학 또는 공동 연구 클러스터, 검출기 설계당 몇 주.처음 등장: 1987 1987년 초신성 중성미자 폭발을 해석하려고 만든 검출기 시뮬레이션.
생성형 열량계 샤워 모델
입자 수송 전체 실행으로 훈련한 신경망이 검출기 속 샤워의 에너지 침적을 아주 적은 비용으로 만들어 내요.
답하는 질문: 훈련된 생성기가 검출기 시뮬레이션의 가장 느린 부분을 대신할 수 있을까요?
빠진 것: 훈련 실행의 통계를 재현할 뿐 새로운 물리는 아니며, 본 적 없는 에너지 범위를 벗어나면 어긋나요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 수백만 건의 전체 입자 샤워 사건으로 학습한 뒤 저렴하게 표집처음 등장: 2017 CaloGAN, a generative adversarial network for 3D electromagnetic showers (2017) 출처
격자 장 이론을 위한 흐름 기반 표본 추출
훈련된 정규화 흐름이 격자 위의 장 배치 전체를 제안하고, 정확한 수락-거부 단계로 바로잡아 답이 편향되지 않게 해요.
답하는 질문: 학습된 표본 추출기가 일반 격자 몬테카를로의 임계 둔화를 이길 수 있을까요?
빠진 것: 대부분 저차원 장난감 이론에서 시연됐고, 훈련 비용은 격자 부피에 따라 빠르게 커져요.
돌아가는 곳: 약 1017 FLOPS 대략 학습과 대규모 격자 앙상블처음 등장: 2019 Flow-based generative models for Markov chain Monte Carlo in lattice field theory (2019) 출처
핵 구조
핵 속에 묶인 양성자와 중성자를 그 사이의 힘으로부터 계산해요.
답하는 질문: 어떤 동위원소가 존재할 수 있고, 그것들은 어떤 모양을 띨까?
빠진 것: 핵자 사이의 힘은 아직 정확히 알려지지 않아서, 모든 원자핵은 그 근사로 계산해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 대학 클러스터, 무거운 원자핵 하나에 며칠.처음 등장: 1965 메인프레임에서 한 초기 껍질 모델 대각화 계산.
원자로 노심 물리
발전용 원자로 안에서 중성자가 생기고, 산란되고, 흡수되고, 핵을 쪼개는 과정을 열과 냉각재 흐름에 결합해서 다뤄요.
답하는 질문: 연료가 줄어도 연쇄 반응이 안정적으로 유지될까요?
빠진 것: 낡아 가는 실제 원자로의 균열, 용접부, 유로를 하나하나 온전히 담을 수는 없어요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 대학 또는 산업 클러스터, 노심 주기당 몇 시간.처음 등장: 1948 울람, 폰 노이만, 메트로폴리스가 ENIAC으로 돌린 최초의 몬테카를로 중성자 계산
방사선 수송
물질을 통과하는 입자를 상호작용 하나하나씩 따라가요. 환자 몸속의 방사선 치료 빔, 우주선 선체 속의 우주 방사선이 그 예예요.
답하는 질문: 종양에는 선량이 얼마나 들어가고, 그 주변 모든 곳에는 얼마나 들어갈까요?
빠진 것: 몸이나 선체를 고정된 형태로 다뤄서, 호흡처럼 노출되는 동안의 움직임은 빠져 있어요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 병원 물리 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 계획당 몇 분.처음 등장: 1968 방사선 치료 계획을 위해 처음 제안된 몬테카를로 선량 계산.
핵 임계 안전
보관하거나 다루는 핵분열 물질을 통과하는 몬테카를로 중성자 수송으로, 우발적 연쇄 반응이 시작될 수 없음을 확인해요.
답하는 질문: 이 핵분열성 물질 배열이 우발적으로 임계에 이를 수 있을까요?
빠진 것: 신고서에 적힌 기하와 재료가 실제 있는 것과 맞는다고 가정하므로, 결과는 문서만큼만 믿을 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 데스크톱 워크스테이션, 구성당 몇 분에서 몇 시간.처음 등장: 1957 전시 사고가 공식 안전 규칙을 이끌어 낸 뒤의 초기 전산 임계 계산.
방사화와 붕괴 사슬
중성자나 방사선에 노출된 재료가 새로운 방사성 동위 원소를 쌓다가 안정을 향해 붕괴 사슬을 따라 내려가요.
답하는 질문: 이 물질은 조사된 뒤 얼마나 방사성을 띠고, 얼마나 오래 갈까요?
빠진 것: 드물고 수명이 짧은 동위 원소의 핵 데이터는 흔한 것보다 듬성듬성해서, 부차적인 경로에는 짐작이 더 많이 들어가요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 노트북, 붕괴 사슬 전체 계산은 몇 초면 돼요.처음 등장: 1962 원자로 재료의 방사화와 붕괴를 다루는 초기 컴퓨터 코드.
핵융합 증식 블랭킷 중성자 연구
핵융합 반응에서 나온 중성자가 둘러싼 블랭킷에서 느려지며 삼중수소 연료를 증식하고, 터빈을 돌릴 열을 내놓아요.
답하는 질문: 블랭킷이 원자로에 연료를 계속 댈 만큼 충분한 삼중수소를 만들까요?
빠진 것: 아직 전체 규모로 존재하지 않는 설계를 모델로 삼았기 때문에, 핵심 재료 거동은 외삽한 거예요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 설계 변형당 몇 시간.처음 등장: 1980 제안된 핵융합로 블랭킷을 위한 초기 중성자 연구.
핵 격자 유효장론
시공간 격자에 양성자와 중성자를 놓고 키랄 유효 이론으로 상호작용시켜, 몬테카를로로 풀어 핵 구조를 구해요.
답하는 질문: 탄소-12의 호일 상태 같은 가벼운 핵의 들뜬 상태를 핵자 사이의 힘으로 계산할 수 있을까요?
빠진 것: 가벼운 핵과 중간 핵에만 쓸 수 있고, 부호 문제 때문에 다룰 수 있는 계가 제한돼요.
돌아가는 곳: 약 1018 FLOPS 대략 최상위급 슈퍼컴퓨터에서 대규모 몬테카를로 실행처음 등장: 2011 Ab initio calculation of the Hoyle state (2011) 출처
시간 의존 핵 평균장 동역학
충돌하고 분열하는 핵을 실시간으로 따라가며, 각 핵자가 나머지 모든 핵자의 평균장 속에서 움직이며 진화해요.
답하는 질문: 두 원자핵이 닿아서 융합하거나 튕겨 나갈 때 어떤 일이 일어날까?
빠진 것: 평균장으로는 서로 다른 결과 사이의 양자 터널링이나 핵분열 수율을 가르는 요동을 설명할 수 없어요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 클러스터에서 도는 3차원 스커미형 시간 의존 계산.처음 등장: 1976 봉슈, 쿠닌, 네글리의 핵 충돌 1차원 시간 의존 하트리-폭 계산. 출처
중성자별 지각 파스타 동역학
중성자별 지각의 가장 깊은 층에서는 중성자와 양성자가 막대와 판 모양을 이뤄요. 분자 동역학으로 따라가서 그 강성과 중성미자를 산란시키는 방식을 알아내요.
답하는 질문: 중성자별 지각의 바닥에서 물질은 어떤 모양을 이룰까?
빠진 것: 핵자 상호작용은 단순하게 맞춘 퍼텐셜이고, 상자는 실제 지각보다 훨씬 작아요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 밀도를 바꿔 가며 되풀이하는, 수만 개의 핵자 분자 동역학.처음 등장: 2004 Horowitz, Perez-Garcia and Piekarewicz's molecular dynamics of nonuniform neutron-rich matter and its neutrino opacity. 출처
핵융합 플라스마 난류
태양 중심부보다 뜨거운 수소 플라스마를 자기장으로 가두고, 열 손실을 일으키는 난류 수송도 함께 다뤄요.
답하는 질문: 기계가 얼마나 커야 쓰는 에너지보다 더 많은 에너지를 낼까요?
빠진 것: 원자로 규모의 완전한 난류는 여전히 너무 비싸서, 대부분 한 조각만 시뮬레이션해 외삽해요.
돌아가는 곳: 약 1017 FLOPS 대략 국가 슈퍼컴퓨터, 큰 할당량으로 몇 주.처음 등장: 1983 토카막 플라스마를 위한 초기 자이로운동학 난류 코드.
입자-셀 플라스마
격자에 저장된 전기장과 자기장 속을 움직이는 수백만 개의 하전 거대 입자로, 플라스마에 부딪히는 레이저와 항적장 가속에 써요.
답하는 질문: 플라스마 파동이 전자를 킬로미터가 아니라 센티미터 안에 가속할 수 있을까요?
빠진 것: 시뮬레이션된 입자 하나가 실제 입자 여러 개를 대표해서, 실제 플라스마의 미세한 알갱이 구조가 흐려져요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 대형 GPU 클러스터, 후류장 실행 전체에 며칠.처음 등장: 1959 Buneman과 Dawson의 최초 정전 입자-셀 플라스마 실행.
플라스마 평형과 안정성
자기로 가둔 플라즈마의 전체 모양이 꼬이거나, 찢어지거나, 붕괴하기 전에 버틸 수 있는 압력과 전류에 맞는지 확인해요.
답하는 질문: 이 플라즈마 배치는 모양을 유지할까, 무너질까?
빠진 것: 실제 붕괴는 이상화된 평형에는 없는 작은 결함과 불순물에서 시작되는 경우가 많아요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 대학 클러스터, 평형 스캔당 몇 시간.처음 등장: 1958 최초의 자기 가둠 장치를 위한 초기 계산 평형.
관성 가둠 내폭
연료가 든 작은 캡슐을 강한 복사로 안쪽으로 밀어 융합할 만큼 뜨겁고 조밀해질 때까지 몰아붙이는 과정을, 복사, 유체역학, 연소하는 플라스마를 함께 모델링해요.
답하는 질문: 연료가 스스로 흩어지기 전에 점화될 만큼 고르게 압축될까?
빠진 것: 구동의 아주 작은 비대칭이 불안정성의 씨앗이 되어, 가장 단순한 계산이 가정하는 구대칭을 깨뜨려요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 대형 클러스터 또는 슈퍼컴퓨터 파티션, 설계당 며칠.처음 등장: 1972 레이저로 구동하는 연료 캡슐의 초기 복사 유체역학 시뮬레이션.
자기 재결합
플라스마 속 자기력선이 끊어졌다가 다시 이어지면서, 저장된 자기장 에너지를 열과 빠른 입자로 바꿔요.
답하는 질문: 자기력선은 실제로 얼마나 빠르게 끊어지고 다시 이어질 수 있을까요?
빠진 것: 실제 과정은 전자 궤도에서 별계 전체에 이르는 규모에 걸쳐 있어서, 한 번의 계산으로 한꺼번에 다룰 수 없어요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 대학 클러스터, 재결합 사건 하나에 며칠.처음 등장: 1963 Sweet와 Parker의 이론에 이은 자기장 선 재결합의 초기 계산 모델.
산업용 플라스마 공정
저온 플라스마 속 이온과 반응성 입자가 표면에 부딪혀 깎아 내는 과정으로, 미세한 정밀도로 재료를 가공하는 데 써요.
답하는 질문: 플라즈마는 표면을 고르게 식각하거나 코팅할까?
빠진 것: 벽면의 표면 화학은 실제로 오염된 챔버가 지닌 세부 수준에 한참 못 미치게 아직 단순화돼 있어요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 공정 레시피당 몇 시간.처음 등장: 1985 표면 가공을 위한 플라스마 식각의 초기 컴퓨터 모델.
레이저 항적장 가속
강한 레이저 펄스가 플라스마 파동을 일으켜 전자를 가두고 몇 밀리미터에 걸쳐 가속하는 입자-셀 실행이에요.
답하는 질문: 플라스마 파동은 아주 짧은 거리에서 어떻게 전자를 높은 에너지로 가속할 수 있을까요?
빠진 것: 이온화, 복사 반작용, 레이저와 표적의 불완전성은 보통 이상화해요.
돌아가는 곳: 약 1018 FLOPS 대략 3D 입자-셀 방식, 여러 파동 주기에 걸친 수십억 개의 입자처음 등장: 2002 Highly non-linear broken-wave (bubble) regime simulations (2002) 출처
스텔러레이터 배치 최적화
핵융합 플라즈마를 가두는 비틀린 자기병의 모양을, 입자 궤도가 갇힌 채로 유지되고 구동 전류 없이도 평형이 안정될 때까지 컴퓨터로 조정해요.
답하는 질문: 어떤 3차원 자기장 모양이 뜨거운 플라즈마를 가장 잘 가둘까?
빠진 것: 최적화된 형상은 이상화된 평형에서 평가하고, 난류와 코일 공차는 나중에 따지는데 그 결과를 망치는 경우가 많아요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 최적화 반복 안에서 도는 수천 번의 평형 및 궤도 계산.처음 등장: 1988 Nuhrenberg와 Zille이 계산한 준나선 대칭 스텔러레이터 출처
토카막 가장자리 페데스탈과 ELM 모델링
토카막 플라즈마 가장자리의 가파른 층과, 벽에 열을 쏟아내는 주기적 폭발을 가장자리의 자기유체역학 안정성으로 계산해요.
답하는 질문: 가장자리 압력은 플라스마가 분출하기 전까지 얼마나 높이 오를 수 있을까요?
빠진 것: 안정성 문턱은 잘 예측하지만, 운동 효과와 벽 물리까지 포함한 비선형 폭발 전체는 아직 일상적인 예보로 다룰 수 없어요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 대규모 할당량으로 폭발 한 번에 대한 비선형 확장 MHD 실행.처음 등장: 2002 스나이더와 동료들의 가장자리 국소 모드(ELM)와 페데스탈에 대한 박리-벌루닝 모델이에요. 출처
토카막 전체 장치 모델링
가열, 수송, 평형, 가장자리와 벽 모델을 하나의 통합 작업 흐름으로 묶어 핵융합 장치 전체를 다루고, 방전 전 과정을 예측해요.
답하는 질문: 완전한 플라스마 방전을 기계를 짓기 전에 예측할 수 있을까요?
빠진 것: 대부분의 모듈은 과거의 장치에 맞춘 축소 모델이어서, 새로운 영역에 대한 예측은 불확실성이 커요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 방전 전체에 걸쳐 돌리는 결합된 축소 모듈과 고충실도 모듈.처음 등장: 2015 Imbeaux and colleagues' integrated modelling and analysis suite for ITER, the first applications of a standard data model linking such modules. 출처
무충돌 충격파 시뮬레이션
입자가 충돌하지 않는 우주 플라스마의 충격파로, 이온은 하나하나 따라가고 전자는 유체로 다뤄서 충격 전선이 전자기장만으로 만들어져요.
답하는 질문: 아무것도 충돌하지 않는 충격파에서 이온은 어떻게 가속될까요?
빠진 것: 전자를 유체로 보고 상자는 충격파의 아주 작은 조각이라서, 대규모 구조가 빠져 있어요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 2차원이나 3차원의 대규모 하이브리드 운동론 실행.처음 등장: 1985 Quest의 마하 수가 높은 무충돌 수직 충격파 하이브리드 시뮬레이션 출처
먼지 플라스마와 유카와 계 시뮬레이션
플라스마에 떠 있는 전하를 띤 낟알을 차폐된 퍼텐셜로 밀어내는 입자로 모델링해, 결정으로 얼거나 액체로 녹는 모습을 봐요.
답하는 질문: 전하를 띤 낟알 구름은 결합 세기가 얼마일 때 결정화할까?
빠진 것: 차폐된 반발 퍼텐셜이 플라즈마를 대신하기 때문에, 실제 먼지 구름에서 나타나는 후류와 입자 대전은 무시해요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 최대 100만 개의 알갱이를 긴 시간 동안 하는 분자 동역학.처음 등장: 1994 Hamaguchi and Farouki's thermodynamics of strongly coupled Yukawa systems from Monte Carlo and molecular dynamics. 출처
단일 성분 플라스마 시뮬레이션
균일한 중화 배경에 잠긴 전하들을 시뮬레이션해, 백색 왜성과 거대 행성 내부의 조밀한 물질의 상태 방정식과 결정화를 알아내요.
답하는 질문: 조밀한 별 물질은 밀도가 얼마일 때 얼까?
빠진 것: 균일한 전자 배경이 실제의, 분극할 수 있는 전자를 대신해요.
돌아가는 곳: 약 1010 FLOPS 대략 수만 개 이온의 몬테카를로로, 요즘 기준으로는 소박해요.처음 등장: 1966 Brush, Sahlin, Teller의 단일 성분 플라스마 몬테카를로 연구. 출처
시뮬레이션에서 학습한 플라스마 제어
강화 학습 제어기가 평형과 진화를 빠르게 시뮬레이션하는 가운데 자기장 코일을 지시해 토카막 플라스마의 모양을 잡고 유지하는 법을 익힌 다음, 실제 장치에서 돌려요.
답하는 질문: 시뮬레이션에서만 학습한 제어기가 뜨거운 플라스마를 요청한 모양으로 붙들 수 있을까요?
빠진 것: 학습용 모델은 난류와 빠른 불안정성을 빼놓았기 때문에, 제어기는 그 모델이 담은 조건 안에서만 믿을 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 수백 개의 가속기로 며칠간 훈련하며 플라스마 모델을 수백만 번 돌려요.처음 등장: 2022 Degrave와 동료들의 시뮬레이션에서 훈련해 토카막에서 돌린 심층 강화 학습 제어기. 출처
양자 다체계
격자 위의 많은 상호작용하는 전자나 스핀을 텐서 네트워크와 양자 몬테카를로로 다뤄요. 정확한 상태는 저장하기에는 너무나 크기 때문이에요.
답하는 질문: 어떤 물질은 왜 초전도를 하고, 상온에서 하는 물질이 있을 수 있을까?
빠진 것: 텐서 네트워크와 양자 몬테카를로는 가장 흥미로운 좌절 계나 페르미온 계 일부에서 둘 다 실패해요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 대형 클러스터 또는 슈퍼컴퓨터 파티션, 소재당 며칠.처음 등장: 1980 Ceperley와 Alder의 전자 기체에 대한 최초의 정확한 양자 몬테카를로.
양자 컴퓨터 에뮬레이션
고전 컴퓨터가 큐비트 레지스터의 양자 상태 전체를 저장하고 거기에 게이트를 적용해요. 큐비트가 하나 늘 때마다 메모리가 두 배가 돼요.
답하는 질문: 이 양자 알고리즘이 그것을 돌릴 하드웨어를 만들기 전에 작동할까요?
빠진 것: 필요한 메모리가 큐비트 하나 늘 때마다 두 배가 되기 때문에, 양자 우위가 없는 작은 경우밖에 에뮬레이션할 수 없어요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 메모리를 많이 쓰는 클러스터 노드, 큐비트가 하나 늘 때마다 비용이 두 배가 돼요.처음 등장: 1996 작은 양자 회로의 초기 고전 시뮬레이터.
아날로그 양자 시뮬레이션
레이저 빛 격자 속 초저온 원자 같은 제어 가능한 양자계 하나를, 계산하기 너무 어려운 다른 계처럼 행동하도록 조정해요.
답하는 질문: 고전 컴퓨터가 모델을 풀 수 없다면, 제어할 수 있는 물리계에 대신 풀게 할 수 있을까요?
빠진 것: 이 모델이 에뮬레이트하도록 만들어진 그 한 모델에 대해서만 알려 줄 뿐, 그 모델을 낳은 실제 물질에 대해서는 꼭 그렇지 않아요.
돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 원자가 직접 계산하고, 제어 컴퓨터는 결과를 기록할 뿐이에요.처음 등장: 2002 그라이너와 동료들이 광학 격자 속 초저온 원자에서 구현한 초유체-모트 절연체 전이. 나중에 초기 아날로그 양자 시뮬레이션으로 해석되었어요 출처시뮬레이션 트리에서: 냉각 원자 양자 시뮬레이터
양자 오류 정정
양자 컴퓨터의 큐비트와 이를 망가뜨리는 잡음을, 오류가 퍼지기 전에 감지하고 고치도록 설계한 코드에 맞춰 확인해요.
답하는 질문: 이 오류 정정 코드가 현실적인 잡음 속에서 계산을 실제로 보호할까요?
빠진 것: 실제 잡음은 상관관계가 있고 시간이 지나며 표류하는데, 이상화된 모델은 이를 거의 담아내지 못해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 메모리를 많이 쓰는 클러스터 노드, 코드가 클수록 비용이 훨씬 커요.처음 등장: 1996 처음 제안된 오류 정정 코드를 시험한 초기 시뮬레이션.
위상 양자 물질
전체 모양에 따라 집단 상태가 결정되고 국소적 세부에는 달려 있지 않도록 격자 위에 배열한 전자를 계산해, 양자 홀 상태와 다른 위상 상을 찾아요.
답하는 질문: 이 물질이 대칭이 아니라 위상으로 보호되는 물질의 상을 품고 있을까요?
빠진 것: 진짜 위상 상태와 아주 비슷한 평범한 상태를 가려내려면, 대부분의 계산이 닿지 못하는 수치 정밀도가 필요할 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 대형 클러스터 또는 슈퍼컴퓨터 파티션, 후보 시스템당 며칠.처음 등장: 1988 위상 질서의 이론적 발견에 이은 초기 수치 연구.
초저온 원자 기체 동역학
하나의 양자 파동함수를 공유할 때까지 식힌 원자 구름을, 보스-아인슈타인 응축을 설명하는 평균장 방정식으로 발전시켜요.
답하는 질문: 응축체는 교란되면 어떻게 진동하고, 갈라지고, 소용돌이를 만들까요?
빠진 것: 평균장 방정식은 상전이 근처에서 중요해지는 개별 원자 사이의 상관을 놓쳐요.
돌아가는 곳: 약 1013 FLOPS 대략 워크스테이션, 포획된 구름당 몇 분에서 몇 시간.처음 등장: 1995 최초의 실험실 보스-아인슈타인 응축체를 중심으로 만든 모델링.
하드웨어에서의 디지털 양자 시뮬레이션
제어할 수 있는 큐비트로 만든 양자 컴퓨터가 게이트열을 돌려 다른 양자 시스템의 진화를 흉내 내요.
답하는 질문: 프로그래밍 가능한 양자 장치가 고전 메모리로는 너무 큰 모델의 동역학을 재현할 수 있을까요?
빠진 것: 잡음이 깊이를 제한하고, 트로터 근사는 그 자체의 오차를 만들어요.
돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 기존 FLOPS가 아니라 양자 하드웨어이고, 일반 기계로 하는 검증은 작은 규모에서만 가능해요처음 등장: 2011 Universal digital quantum simulation with trapped ions (2011) 출처
양자 하드웨어에서의 격자 게이지 이론
큐비트 몇 개짜리 양자 컴퓨터가 격자 게이지 이론을 실시간으로 발전시켜요. 부호 문제 때문에 고전 몬테카를로로는 어려운 작업이에요.
답하는 질문: 게이지 이론의 실시간 동역학을 양자 컴퓨터에서 돌릴 수 있을까요?
빠진 것: 지금까지는 공간 차원이 하나이고 자리도 몇 개뿐이에요.
돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 큐비트 수가 적어요. 고전 컴퓨터로 교차 검증하는 비용은 기하급수적으로 늘어요.처음 등장: 2016 Real-time dynamics of lattice gauge theories with a few-qubit quantum computer (2016) 출처
신경망 양자 상태
신경망이 다체 시스템의 파동함수를 나타내고, 변분 몬테카를로로 매개변수를 조정해 바닥 상태와 동역학을 찾아요.
답하는 질문: 신경망이 정확히 저장하기엔 너무 큰 양자 상태를 간결하게 인코딩할 수 있을까요?
빠진 것: 정확도는 네트워크 설계에 달려 있고, 최적화가 나쁜 극솟값에 갇혀 멈출 수 있어요.
돌아가는 곳: 약 1016 FLOPS 대략 가속기에서 변분 몬테카를로로 학습처음 등장: 2016 Solving the quantum many-body problem with artificial neural networks (2016) 출처
초전도 와류 동역학
제2종 초전도체를 관통하는 자기 선속의 관들이 움직이고, 결함에 붙들리고, 에너지를 흩뜨리는 과정을 초전도 상태의 시간 의존 장 이론으로 따라가요.
답하는 질문: 자기 소용돌이는 초전도체 안에서 어떻게 움직이고 어디에 갇힐까요?
빠진 것: 현상론적 장 이론은 전자의 미시적 거동을 무시하고, 전이 온도 근처에서만 유효해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 클러스터에서 도는 3차원 시간 의존 긴즈부르크-란다우 계산.처음 등장: 1996 그롭과 동료들의 제2종 초전도체 소용돌이 동역학 수치 시뮬레이션 출처
양자 유체의 경로 적분 몬테카를로
각 양자 입자를 서로 이어진 복사본의 고리로 나타내 유한 온도에서 표본 추출해, 상호작용만으로 초유체 헬륨과 다른 보손 액체를 계산해요.
답하는 질문: 액체 헬륨은 왜 2켈빈 아래에서 마찰 없이 흐를까?
빠진 것: 페르미온은 부호 문제를 겪어서, 전자와 헬륨-3에는 통제되지 않는 오차를 들이는 근사가 필요해요.
돌아가는 곳: 약 1014 FLOPS 대략 벌크 액체의 경로 표본 수십억 개.처음 등장: 1984 Pollock and Ceperley's path-integral simulation of quantum many-body systems and superfluid helium. 출처
안정자 회로 시뮬레이션
고전 컴퓨터가 전체 상태를 저장하는 대신 파울리 연산자의 작은 표가 어떻게 바뀌는지 따라가며, 클리퍼드 게이트로만 만든 양자 회로를 추적해요. 덕분에 큐비트가 수천 개인 오류 정정 회로도 돌릴 수 있어요.
답하는 질문: 모든 게이트와 측정, 대기 단계에 잡음이 있을 때 오류 정정 부호는 얼마나 자주 실패할까요?
빠진 것: 클리퍼드 연산과 파울리 측정으로만 이루어진 회로만 이런 식으로 추적할 수 있어서, 범용 양자 계산은 이 방식으로는 다룰 수 없어요.
돌아가는 곳: 약 1012 FLOPS 대략 워크스테이션 클러스터에서 큰 코드 패치의 잡음 섞인 수백만 번의 샷.처음 등장: 2004 애런슨과 고츠먼이 개선한, 스태빌라이저 회로를 다항 시간에 시뮬레이션하는 알고리즘. 출처
학습된 오류 정정 디코더
양자 코드의 시뮬레이션된 오류 패턴으로 신경망을 훈련해, 측정한 증후를 읽고 어떤 정정을 적용할지 추론해요.
답하는 질문: 학습된 디코더가 양자 메모리의 오류를 손으로 설계한 알고리즘보다 빠르게 또는 정확하게 고칠 수 있을까요?
빠진 것: 디코더는 학습한 잡음 모델만 알아서, 실제 하드웨어가 시간이 지나며 달라지는 것과 시뮬레이션에 없던 상관 오류에는 대처하지 못해요.
돌아가는 곳: 약 1015 FLOPS 대략 GPU 노드에서 수십억 개의 시뮬레이션된 증후군으로 학습.처음 등장: 2016 톨라이와 멜코의 위상 부호용 신경망 디코더(arXiv 2016, 2017년 발표) 출처
양자 네트워크 시뮬레이션
큐비트를 담은 노드와 얽힘 연결, 잡음이 있는 광자 채널을 시간 속 이산 사건으로 모델링해서, 네트워크에서 얽힘을 나누는 프로토콜을 시험해요.
답하는 질문: 멀리 떨어진 두 노드는 중계기와 손실 있는 광섬유를 거쳐 얼마나 빠르고 정확하게 얽힘을 나눌 수 있을까요?
빠진 것: 하드웨어 잡음은 몇 가지 매개변수 모델로 줄여 놓았고, 예측한 비율을 확인할 수 있는 대규모 네트워크는 아직 없어요.
돌아가는 곳: 약 1011 FLOPS 대략 서버 한 대에서 네트워크 프로토콜의 많은 긴 실행.처음 등장: 2021 Coopmans와 동료들의 NetSquid, 양자 네트워크용 이산 사건 시뮬레이터. 출처