Explore l'utilisation de l'optique dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la multiplication de matrice aléatoire à grande échelle par diffusion multiple de la lumière.
Explore l'Algorithme Quantum Approximate Optimization et son application dans la factorisation des entiers à l'aide d'un processeur quantique supraconducteur.
Explore l'information quantique sur les moments magnétiques, les spins, les propriétés observables et la polarisation des photons, mettant l'accent sur le rôle des matrices dans les mesures quantiques.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
