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.
Couvre la méthode Quadratic Sieve pour la factorisation entière, soulignant l'importance de choisir les bons paramètres pour la factorisation efficace.
Explore la complexité algorithmique, en comparant les taux de croissance en utilisant la notation Theta et en caractérisant différentes classes de complexité.
Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
