Couvre les fondamentaux du calcul quantique, la compilation, la correction d'erreurs, la synthèse unitaire, les portes quantiques et les ADC basés sur le FPGA.
Déplacez-vous dans la technologie Cryo-CMOS pour les ordinateurs quantiques, en mettant l'accent sur les défis et les progrès dans les circuits CMOS cryogéniques.
Explore les algorithmes quantiques, leur complexité et leurs applications dans l'apprentissage, en mettant en évidence les concepts clés et les résultats de recherches récentes.
Introduit la suprématie quantique, couvrant la réalisation de Google 2019 avec 60 qubits et explorant l'information quantique et la correction d'erreurs.
Explore la transformation quantique de Fourier et l'estimation de phase dans le calcul quantique, en mettant l'accent sur les eigenvectors, les opérations unitaires et les tâches de calcul.
Explore les fondamentaux de l'informatique quantique, y compris les qubits, les portes et l'enchevêtrement, ainsi que l'impact de l'informatique quantique sur la société.
Déplacez-vous dans les fondamentaux du calcul quantique, y compris l'enchevêtrement, les portes quantiques et les algorithmes, en mettant l'accent sur les transformations unitaires et la cohérence quantique.
Introduit le paradigme du calcul quantique numérique, couvrant les qubits, les portes logiques quantiques, la préparation de l'état et la correction des erreurs.
Couvre l'informatique quantique, la simulation, la détection et les communications, soulignant le rôle de l'EPFL dans la science quantique et l'ingénierie.
Explore la formulation et la complexité des machines vectorielles de soutien, y compris les formes primaires et doubles, l'interprétation géométrique et les implications algorithmiques.
Explore les principes fondamentaux de la physique quantique, y compris les états quantiques, les transformations unitaires, les espaces Hilbert et les processus de mesure.
Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.
Couvre l'algorithme Needleman-Wunsch pour un alignement optimal des séquences protéiques à l'aide de méthodes de programmation et de notation dynamiques.