Algorithme d'optimisation approximative quantique

Cette séance de cours couvre l'Algorithme Quantum Approximate Optimization (QAOA), en discutant d'un cluster couplé d'inspiration physique, d'une ansatz matériellement efficace, d'un eigensolver quantique variable (VQE) et du principe variationnel. Il explore également le concept de circuits paramétrisés et l'approximation de Hamiltonien. La séance de cours s'inscrit dans le récit de l'optimisation quantique adiabatique et de sa relation avec l'état fondamental de Hamiltonien, mettant l'accent sur le principe variationnel et les conditions d'égalité. Le contenu progresse jusqu'à la discussion du problème du vendeur itinérant et le chemin le plus court, fournissant des informations sur l'intégralité du NP et la recherche optimale de l'itinéraire. La séance de cours se termine par l'exploration des algorithmes classiques et leur application aux problèmes d'optimisation.