https://news.v.daum.net/v/20190924171022345

시커모어는 난수발생기를 통해 난수를 만든 뒤 이것이 정말 난수인지 증명하는 단순하고 제한적인 작업을 하는 컴퓨터다.(기사 본문 중)

> 거의 구라 확정입니다. 현대 과학/수학의 난수(랜덤 수)는 모조리 알고리즘을 가지고 있습니다. 진정한 랜덤은 불가능하죠. 왜냐하면 무작위 선택인데, 모든 선택은 논리를 가지기 때문입니다. 논리는 곧 함수입니다. 이유가 있다는 거죠. 근데 이유가 있으면 랜덤이 아닌게 됩니다. 모순이 있습니다. 즉 "정말 난수"라는 말은 정의부터가 부정되는 겁니다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%82%9C%EC%88%98

컴퓨터에 의해 생성된 난수는 모두 의사(가짜) 난수입니다. 그런 거 없어요. 사람들이 난수의 개념을 헷갈리는 이유는 확률의 정의가 오해됐기 때문인데, 확률에서 어떤 개체가 고유하다는 원자적 사고방식을 차용하기 때문입니다. 구조론적으로 보면 개체는 없고 어떤 전체와 부분만 있습니다.

가령 어떤 인간을 개체적으로 생각할 수 있는 것은, 해당 인간이 어떤 특수한 사건을 별도로 만든 경우에만 성립하는 한정적인 것입니다. 그런데 원자적 사고관에서는 어떤 계에서 특수한 것을 다른 계에서도 억지로 일반화 하다가 골로 가고 있습니다.

현대 수학에서는 모든 데이터는 어떤 중간과정을 거치더라도 그 결과는 정규분포를 이루고 있다로 종결됩니다. 이 세상의 모든 데이터가 정규분포를 이룬다는 것은 낱개라고 생각되던 것이 사실은 한 덩어리의 부분이라는 것을 의미합니다.

통계 인원이 적으면 일반적인 통계치가 통계 인원 내에서 적어 보일 수가 있지만 결국 많으면 많아질수록 통계치에 근접해지는 것을 뜻한다. (나무위키 중) 여기서 "많으면 많을수록 ~"은 큰 수의 법칙을 말합니다.

https://namu.wiki/w/%EC%A0%95%EA%B7%9C%20%EB%B6%84%ED%8F%AC

이는 해밀턴 역학에서 중간과정에 집중하지 않고 원인과 결과의 큰 틀에서 운동을 해석하는 것과 같고, 열역학에서 계를 설정하여 에너지의 총량을 계산하는 것과 맞닿아 있다고 할 수 있겠습니다.

양자 컴퓨터는 관측 전까지 양자가 지닌 정보를 특정할 수 없다는 '중첩성'이라는 양자역학적 특성을 이용한 컴퓨터다. 물질 이온, 전자 등의 입자를 이용해 양자를 만든 뒤 여러 개의 양자를 서로 관련성을 지니도록 묶는다(이런 상태를 '얽힘'이라고 한다). 이렇게 만든 양자를 제어해 정보 단위로 이용한다. 이 정보단위가 큐비트다. 디지털의 정보단위 비트는 0 또는 1의 분명한 하나의 값을 갖지만, 양자정보는 관측 전까지 0이기도 하고 1이기도 하기에 이들이 여럿 모이면 동시에 막대한 정보를 한꺼번에 병렬로 처리할 수 있다. 2개의 큐비트를 예로 들면, 기존의 비트는 00, 01, 10, 11의 네 정보값 가운데 하나만 처리할 수 있지만, 큐비트는 네 개를 모두 동시에 처리할 수 있다.(기사 본문 중)

여기서 관측은 곧 확률의 시행입니다. 주사위를 던지는 거죠. 주사위를 던지기 전 까지는 어떤 면이 나올지 알 수 없기는 개뿔, 주사위를 던지면 1~6 사이의 값이 큰 수의 법칙에 의해 일정하게 나옵니다. 

인간들이 확률을 헷갈려하는데, 주사위를 던져서 나오는 결과는 "여러 개 눈이라는 결과"가 아니라, "주사위를 던진 하나의 덩어리 결과"라는 정보입니다. 중간 과정에 "던지는 행위" 등 시행과정이 가지는 내적 오차 때문에, 적은 시행횟수로는 큰 수의 법칙에 이를 수는 없지만, 시행 횟수를 무한대에 가깝게 늘리면 중간과정의 내적 오차가 시행횟수에 의해 상쇄되는 게 곧 큰 수의 법칙인데, 이걸 오해하는 거죠. 즉 이상하게 던진다던지, 바람이 불었다던지 하는 외부변수를 무한 시행 횟수에 의해 무마하는 겁니다.

이러한 주사위 던지기는 곧 함수의 변환으로 이해할 수 있습니다. 수학에서 함수의 본의는 mapping(투영)입니다. 원인(빛)을 대상(함수)에 투영하여 결과를 얻는 겁니다. 왠지 구조론과 비슷하죠. 원인이 하나면 결과가 하나라는 게 함수의 본질인데, 이게 확률이라는 특이한 개념에서는 원인이 하나라도 결과가 다양할 수 있는 거 아니냐는 게 확률의 헷갈림이죠. 즉 사람들은 부분과 전체를 혼동하는 겁니다. 자연의 모든 현상은 일정한 패턴이 나타내는데, 이게 작게 보면 불규칙해 보일 수 있으나, 거시적으로 보면 규칙성을 나타냅니다. 보편과 특수를 가를 때는 관점의 스케일의 문제가 있는 거죠. 

이는 현상을 해석하는 인간의 자세에도 적용할 수 있습니다. 지난 대선에서 진보와 보수의 세대교체라는 거시적 관점에서 보면 문재인이 당선되지만, 안철수의 개인기를 보면 왠지 안철수가 당선될 수도 있을 거 같거든요. 하지만 계의 설정에 의해 당선자는 이미 정해져 있는 겁니다. 다만 현재 국민이 어떤 계에 올라타고 있는지는 결과가 나오기 전까지 쉽게 확정할 수 없다는 게 문제이긴 합니다. 하지만 이것도 거시적 관점에서 보면 일정한 범위 안에서는 예측할 수 있습니다. 

결론적으로 확률은 인간이 언어를 잘못 사용하여 생긴 오해이고, 그들이 생각하는 random(영어로 번역하면 확률)은 존재하지 않습니다. 그러므로 모든 통계는 결국 집단을 특정하는 방법으로 해석할 수 있습니다. 통계집단에서 오차가 어쩌구 하는 건 결국 샘플링(표본)을 통해 모집단을 특정하려는 과정인 겁니다. 

https://namu.wiki/w/%EC%96%91%EC%9E%90%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0 양자컴퓨터(나무위키)

2018년 현재 시점에서는 일상에서 쉽게 활용할 정도로 실용화되기까지는 상당히 많은 시간이 남았다 할 것이다. 그 근본적인 이유는 일단 현재 인류가 가진 기술로는 양자를 효과적으로 통제하기 어렵다는 것.

현재의 기술로는 양자로 구성되는 큐비트를 충분한 시간 동안 유지시킬 수가 없고, 외부 환경의 경미한 영향에 의해 큐비트가 변형되는 것을 막을 수가 없다. 일단 IBM이 만드는 범용 양자컴퓨터의 프로세서나 D-WAVE가 만드는 양자 어닐링 컴퓨터의 프로세서는 큐비트를 최대한 오랜 시간 동안 유지시키기 위해 절대영도에 근접한 극저온 + 진공상태에서 전기 저항이 0이 되는 초전도체를 주재료로 만드는데, 이로 인해 제조단가가 무지막지하게 올라가고 작동시에는 초전도 상태를 유지해야 하므로 우주환경을 조성할 수 있는 진공 냉각장치가 요구되기 때문에 운용 비용도 상당히 비싸다. 또, 큐비트가 외부 환경에 의해 영향을 받는 것을 차단하기 위해 고도의 방음, 차진 설비를 두어야 하기 때문에 컴퓨터의 부피도 매우 크다. 또한, 현재는 큐비트를 고도로 집적시킬 수 있는 기술이 아예 없기 때문에 아주 제한된 수준의 컴퓨팅 성능만을 이끌어 낼 수 있는 것으로 알려져 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 일단 큐비트를 항구적으로 유지할 수 있는 기술을 개발해야 한다. 큐비트만 항구적으로 유지하고 효과적으로 통제할 수 있다면 굳이 프로세서를 제조하는데 초전도체를 사용하지 않아도 되고, 외부 환경에 의해서 변형되는 것도 어느 정도 관리할 수 있기 때문이다. 큐비트 안정화에는 마요라나 페르미온이라는, 물질과 반물질의 경계에 있는 특수한 입자가 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있는데, 특히 마이크로소프트가 이 입자에 주목해 이를 이용한 궁극의 양자 컴퓨터 개발을 연구하고 있다.(나무위키 양자컴퓨터 중)

https://blog.skhynix.com/1990 반도체 미세공정의 한계

결국 양자컴퓨터의 본의는, 양자알고리즘은 의미가 없고, 현대 반도체의 회로집적도가 전자의 단위로는 물리적 한계가 있으므로, 이를 양자 단위까지 내려서 구현해보자는게 아닐까 합니다. 그래서 큐빗과 관련한 상온 초전도체의 설명들이 나오는 거라고 봅니다. 초전도체를 사용하면 당연히 연산이 빠르겠죠? 회로의 저항이 빵이 되니깐요. 이 이상은 알기가 어려운 게, 그걸 연구하는 사람들도 뻘짓을 하는데다가, 개념조차 제대로 확립되지 않았기 때문입니다. 전체적으로 대강 정리가 되는 거죠. 양자알고리즘은 개뿔. 그냥 전자가 가진 물리적인 한계를 극복하려는 거지. 또한 핵심은 양자 단위에서 1을 무엇을 기준으로 삼을 것인가인데, 이는 곧 전자를 대체하는 큐비트의 정의의 문제입니다. 이걸 양자알고리즘이라고 하면 말이 됩니다.