Examine les problèmes de NP, la coloration des graphiques, l'optimisation des chemins et les distinctions de complexité computationnelle dans les classes P et NP.
Explore la complexité de l'algorithme, la notation big-O, l'induction, la récursion et l'analyse des temps de fonctionnement, couvrant les problèmes NP et les classes de complexité.
Couvre l'algorithme Quantum Approximate Optimization (QAOA) pour résoudre les problèmes d'optimisation combinatoire à l'aide d'ordinateurs quantiques et de son application aux problèmes de satisfabilité booléenne (SAT).
