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Séance de cours

Optimisation quantitative adiabatique : problèmes combinatoires

Dans cours

PHYS-641: Quantum Computing

After introducing the foundations of classical and quantum information theory, and quantum measurement, the course will address the theory and practice of digital quantum computing, covering fundamental and advanced topics such as recent quantum algorithms ...

Description

Cette séance de cours couvre l'Algorithme Quantum d'optimisation approximative pour résoudre les problèmes d'optimisation combinatoire, tels que les problèmes de satisfabilité et des exemples de variables de booleau. Il discute de l'Algorithme des Primaties Approximates Runtime et du processus de recherche de solutions optimales. L'instructeur, Vincenzo Savona, explique les concepts de Ising Spin Glass et la méthode proposée pour trouver la configuration énergétique minimale des spins classiques.

Enseignant·e

Vincenzo Savona

De nationalité italienne, Vincenzo Savona est né en 1969. Il effectue ses études de physique à lEcole normale supérieure de Pise et à lUniversité de Pise. Puis il entreprend une thèse de doctorat à lInstitut de physique théorique de lEPFL. Il effectue des recherches post-doctorales à lEPFL, puis à lInstitut de physique de lUniversité Humboldt de Berlin. En 2002, il revient à lEPFL pour y constituer son groupe de recherche, bénéficiant dun subside «professeur boursier» du Fonds national suisse de la recherche scientifique. En 2006, il est nommé professeur assistant tenure-track à lEPFL et intègre le NCCR de photonique quantique. En 2010 il est nommé professeur associé. Actuellement, il dirige le Laboratoire de physique théorique des nanosystèmes.

Source officielle

Concepts associés (32)

Problème SAT

vignette|Une instance du Sudoku peut être transformée en une formule de logique propositionnelle à satisfaire. Une assignation des variables propositionnelles donne une grille complétée. En informatique théorique, le problème SAT ou problème de satisfaisabilité booléenne est le problème de décision, qui, étant donné une formule de logique propositionnelle, détermine s'il existe une assignation des variables propositionnelles qui rend la formule vraie. Ce problème est important en théorie de la complexité.

Optimisation (mathématiques)

L'optimisation est une branche des mathématiques cherchant à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes qui consistent à minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L’optimisation joue un rôle important en recherche opérationnelle (domaine à la frontière entre l'informatique, les mathématiques et l'économie), dans les mathématiques appliquées (fondamentales pour l'industrie et l'ingénierie), en analyse et en analyse numérique, en statistique pour l’estimation du maximum de vraisemblance d’une distribution, pour la recherche de stratégies dans le cadre de la théorie des jeux, ou encore en théorie du contrôle et de la commande.

Optimisation combinatoire

L’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.

Optimization problem

In mathematics, computer science and economics, an optimization problem is the problem of finding the best solution from all feasible solutions. Optimization problems can be divided into two categories, depending on whether the variables are continuous or discrete: An optimization problem with discrete variables is known as a discrete optimization, in which an object such as an integer, permutation or graph must be found from a countable set.

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.

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Éléments de complexité computationnelle

Couvre les algorithmes quantiques, les classes de complexité, l'algorithme de Grover et l'information quantique dans la complexité computationnelle.

Gradient naturel quantique: Méthodes d'optimisation en calcul quantique

Explore l'optimisation Quantum Natural Gradient dans le calcul quantique et l'importance de choisir la bonne ansatz.

La transformation Quantum Fourier

Couvre le Quantum Fourier Transform et son application dans le calcul quantique, expliquant le processus de calcul des valeurs d'entrée et le concept de nombres complexes.

La période de recherche de l'algorithme

Explore la méthode d'estimation de la phase quantique pour trouver la période d'une fonction à l'aide d'un oracle.

Algorithme d'affacturage de Shor

Couvre l'algorithme d'affacturage de Shor, qui calcule efficacement de grands nombres à l'aide d'ordinateurs quantiques.

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Optimisation (mathématiques)

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