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Dong 연구진, 초전도 양자 프로세서로 다체 카오스 속 규칙 운동 섬 포착·피드백 조향 실증

Dong 연구진이 초전도 양자 프로세서를 이용해 양자 다체 카오스 동역학 한가운데에서 규칙적 운동이 보존되는 안정 영역을 실험적으로 확인하고, 피드백 제어를 통해 시스템을 그 영역으로 유도하는 데 성공했다. 결과는 2026년 10월 Nature Physics에 게재됐으며, RIKEN 양자컴퓨팅센터의 Shiyu Wang이 해설을 작성했다.

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Dong 연구진, 초전도 양자 프로세서로 다체 카오스 속 규칙 운동 섬 포착·피드백 조향 실증

배경: 양자 열화와 카오스 속 규칙성

고립된 양자 다체계는 입자 간 상호작용을 거치면서 초기 상태 정보를 잃고 열평형에 가까워지는 열화(thermalization) 과정을 밟는 것이 일반적이다. Rigol 등이 2008년 Nature에 정립한 고유상태 열화 가설(ETH)은 이 현상의 이론적 기반을 제공했다. 그러나 2017년 Bernien 연구진이 Rydberg 원자 배열에서 특정 상태가 ETH를 벗어나 진동을 유지함을 관측했고, Turner 등(2018)은 이를 '양자 다체 흉터(quantum many-body scars)'로 명명했다. 이 흉터 상태는 고전 카오스 이론에서 카오스 해(海) 안에 남아 있는 규칙 궤도의 섬, 즉 KAM 원환면과 개념적으로 대응된다.

초전도 프로세서에서의 실험적 포착

Dong 연구진의 실험은 초전도 양자 프로세서를 플랫폼으로 삼아, 카오스적 다체 동역학 내부에서 규칙적 운동이 유지되는 섬 구조를 실제 하드웨어에서 식별한 결과다. 초전도 큐비트 시스템은 게이트 연산 충실도와 회로 프로그래밍 유연성이 높아 복잡한 다체 해밀토니언을 구현하고 시간 진화를 세밀하게 추적하기에 적합하다. 이전까지 주로 이론 및 Rydberg 계열 실험에서 다루어지던 흉터 현상이 초전도 큐비트로 확장된 것으로 볼 수 있다.

피드백 제어로 카오스 해 항해

이 연구에서 특히 주목할 부분은 단순한 관측에 그치지 않고 능동적 제어까지 구현했다는 점이다. 연구진은 실시간 측정 결과를 반영한 피드백 프로토콜을 적용해 시스템 동역학을 규칙 영역 방향으로 유도했다. Dooley 연구진이 2021년과 2025년 발표한 피드백 기반 흉터 안정화 이론이 실험으로 뒷받침된 방향과 일치한다. 이는 양자계에서 측정–피드백 루프를 통해 열화를 능동적으로 억제할 수 있음을 보여주는 사례로 해석된다.

의의와 남은 과제

이 결과는 양자 다체 흉터 현상을 제어 가능한 자원으로 활용하는 가능성을 실험적으로 뒷받침한다. 양자컴퓨팅 관점에서는 열화 없이 양자 정보를 장시간 보존하거나 목적에 맞는 비평형 상태를 안정적으로 유지하는 방향의 응용 논의가 이어질 것으로 예상된다. 다만 현재 공개된 내용은 Nature Physics 뉴스앤뷰의 미리보기 수준으로, 사용된 큐비트 수, 피드백 프로토콜의 세부 설계, 충실도 지표 등은 원저논문(Dong et al., Nat. Phys. 2026)에서 확인해야 한다. 시스템 규모 확대 시 피드백 지연과 측정 오류 누적이 어떻게 다루어지는지도 향후 검증이 필요한 부분으로 남는다.

원문 인용

“island of regular motion within otherwise chaotic quantum many-body dynamics”
— Shiyu Wang, RIKEN RQC (Nature Physics, 2026), Nature Physics
“used feedback to steer the dynamics towards it”
— Shiyu Wang, RIKEN RQC (Nature Physics, 2026), Nature Physics

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이 글은 Claude 가 원문의 사실을 재구성한 편집 요약입니다. 원제: Order in a quantum chaotic sea

Nature Physics 원문

이 편집 요약은 Claude (claude-sonnet-4-6)가 Nature Physics 원문을 바탕으로 작성했습니다. 원문 저자: Wang, Shiyu.

저작권은 원저작자에게 있습니다. 본문은 사실(fact)을 재구성한 편집물이며, 직접 인용은 출처를 명시합니다 · 저작권·AI 정책

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