Explore les groupes et les nombres, en mettant l'accent sur le problème des sous-groupes cachés et ses complexités dans les algorithmes classiques et quantiques.
Explore les principes fondamentaux et l'histoire de l'informatique quantique, y compris la réalisation de qubits et les première et deuxième révolutions quantiques.
Couvre l'algorithme de recherche d'ordre quantique en utilisant l'estimation de phase quantique (QPE), en se concentrant sur l'algorithme d'affacturage de Shor.
Explore la fabrication et le comportement des dispositifs quantiques et nanoinformatiques, en se concentrant sur la conduction moléculaire et les caractéristiques des dispositifs.
Couvre la chaîne Markov Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension, en discutant des défis, des avantages et des applications comme le problème Knapsack et la cryptographie.
Introduit les bases de l'algèbre linéaire, du calcul et de l'optimisation dans les espaces euclidien, en mettant l'accent sur la puissance de l'optimisation en tant qu'outil de modélisation.
Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.
Couvre la complexité et l'apprenabilité dans les systèmes quantiques complexes, en se concentrant sur les avantages quantiques dans l'apprentissage et la prédiction des propriétés des états quantiques.
