Séance de cours

Entropie quantique: Chaînes Markov et États de Bell

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Dans cours

COM-309: Introduction to quantum information processing

Information is processed in physical devices. In the quantum regime the concept of classical bit is replaced by the quantum bit. We introduce quantum principles, and then quantum communications, key distribution, quantum entropy, and spin dynamics. No prio ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept d'entropie quantique, axée sur les chaînes Markov et les états Bell. Il explique le calcul de l'entropie dans les systèmes quantiques et discute de la notion d'enchevêtrement à travers des exemples d'états de Bell.

Enseignant·e

Nicolas Macris

Nicolas Macris received the PhD degree in theoretical physics from EPFL and then pursued his scientific activity at the mathematics department of Rutgers University (NJ, USA). He then joined the Faculty of Basic Science of EPFL, working in the field of quantum statistical mechanics and mathematical aspects of the quantum Hall effect. Since 2005 he is with the Communication Theories Laboratory and Information Processing group of the School of Communication and Computer Science and currently works at the interface of statistical mechanics, information theory and error correcting codes, inference and learning theory. He held long-term visiting appointments and collaborations with the University College and the Institute of Advanced studies in Dublin, the Ecole Normale Supérieure de Lyon, the Centre de Physique Theorique Luminy Marseille, Paris XI Orsay, the ETH Zürich and more recently Los Alamos National Lab. CV and publication list.

Source officielle

Concepts associés (31)

Information quantique

La théorie de l'information quantique, parfois abrégée simplement en information quantique, est un développement de la théorie de l'information de Claude Shannon exploitant les propriétés de la mécanique quantique, notamment le principe de superposition ou encore l'intrication. L'unité qui est utilisée pour quantifier l'information quantique est le qubit, par analogie avec le bit d'information classique.

Chaîne de Markov

vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

Les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo en anglais, sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. Ces méthodes de Monte-Carlo se basent sur le parcours de chaînes de Markov qui ont pour lois stationnaires les distributions à échantillonner. Certaines méthodes utilisent des marches aléatoires sur les chaînes de Markov (algorithme de Metropolis-Hastings, échantillonnage de Gibbs), alors que d'autres algorithmes, plus complexes, introduisent des contraintes sur les parcours pour essayer d'accélérer la convergence (Monte Carlo Hybride, Surrelaxation successive).

Informatique quantique

L'informatique quantique est le sous-domaine de l'informatique qui traite des calculateurs quantiques et des associés. La notion s'oppose à celle d'informatique dite « classique » n'utilisant que des phénomènes de physique classique, notamment de l'électricité (exemple du transistor) ou de mécanique classique (exemple historique de la machine analytique). En effet, l'informatique quantique utilise également des phénomènes de la mécanique quantique, à savoir l'intrication quantique et la superposition.

Simulateur quantique

vignette|Sur cette photo d'un simulateur quantique, les ions sont fluorescents, ce qui indique que les qubits sont tous dans le même état ("1" ou "0"). Dans de bonnes conditions expérimentales, les ions du cristal prennent spontanément une structure triangulaire. Crédit: Britton/NIST vignette|Illustration de ions piégés : Le cœur du simulateur est un cristal de deux dimensions de ions de béryllium (sphères bleues); l'électron ultrapériphériques de chaque ion est un bits quantiques (flèches rouges).

Afficher plus

Séances de cours associées (54)

Information quantique : matrices de densité

Explore les matrices de densité, la représentation des états quantiques et l'entropie dans l'information quantique.

Équation de Lindblad

Couvre la dérivation de l'équation de Lindblad et l'évolution des gaz quantiques.

Entropie quantique

Couvre l'entropie quantique, les matrices de densité et l'enchevêtrement dans la théorie de l'information quantique.

Équation de Lindblad

Explore l'équation de Lindblad et l'approximation de Markov en optique quantique.

Matrice de densité quantique

Explore la matrice de densité quantique, les états mixtes, l'entropie von Neumann et les mesures quantiques.

Afficher plus

Concepts associés (31)

Information quantique

Chaîne de Markov

Méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov

Informatique quantique

Simulateur quantique

Afficher plus