Séance de cours
Simulation stochastique : Quantification de l'incertitude
Séances de cours associées (37)
Algorithmes et croissance des fonctions
Couvre les algorithmes d'optimisation, l'appariement stable et la notation Big-O pour l'efficacité de l'algorithme.
Algorithme caché du sous-groupe
Continue la discussion sur le problème caché du sous-groupe de Simon, en se concentrant sur la recherche d'une base.
Trajectoires quantiques: Équation stochastique Schrödinger
Couvre l'équation stochastique de Schrödinger, l'équation de Lindblad et l'homodyning.
Complexité algorithmique : définition et exemples
Explore l'exactitude de l'algorithme, l'analyse de la complexité dans le pire des cas et la comparaison de l'efficacité en fonction de la taille des entrées.
Algorithme caché du sous-groupe
Couvre l'algorithme caché du sous-groupe dans le calcul quantique, mettant l'accent sur les projecteurs et les postulats de mesure.
Integrals multiples: Techniques et propriétés
Explore plusieurs intégrales, techniques, propriétés et calcul du centre de gravité dans différents domaines.
Génération de nombres aléatoires quantiques
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Techniques de réduction des écarts
Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision et l'efficacité.
Algorithme Metropolis-Hastings
Couvre les algorithmes Metropolis-Hastings et Glauber pour l'échantillonnage de la distribution Boltzmann dans le modèle Curie-Weiss.
Algorithmes de la Deutsche-Jozsa
Couvre les algorithmes Deutsch-Jozsa et le phénomène de kickback de phase dans le calcul quantique.