Séance de cours

Algorithme d'optimisation approximative quantique

Description

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.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.