Avantage quantique computationnel : Progrès récents et prochaines étapes

Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre le concept d'avantage quantique computationnel, également connu sous le nom de suprématie quantique, en discutant de son importance et des défis à relever pour y parvenir. La séance de cours explore les progrès récents dans les protocoles d'avantages quantiques et présente les approches de l'instructeur, y compris l'apprentissage quantique de la machine pour la traduction des langues et la résolution des problèmes d'optimisation combinatoire. La présentation s'inscrit dans la complexité-fondement théorique de l'avantage quantique, le benchmark inter-entropie linéaire, et les algorithmes de spoofing. Il touche également à l'avantage quantique dans la modélisation des séquences neurales et le potentiel de prouver une accélération exponentielle dans le calcul quantique. La séance de cours se termine par une discussion sur les avantages quantiques vérifiables efficaces et les problèmes classiques d'optimisation combinatoire encodés à l'aide de tableaux d'atomes de Rydberg.

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Informatique quantique

L'informatique quantique est le sous-domaine de l'informatique qui traite des calculateurs quantiques et des associés. La notion s'oppose à celle d'informatique dite « classique » n'utilisant que des phénomènes de physique classique, notamment de l'électricité (exemple du transistor) ou de mécanique classique (exemple historique de la machine analytique). En effet, l'informatique quantique utilise également des phénomènes de la mécanique quantique, à savoir l'intrication quantique et la superposition.

Suprématie quantique

La suprématie quantique, aussi appelée avantage quantique, désigne le nombre de qubits au-delà duquel plus aucun superordinateur classique n'est capable de gérer la croissance exponentielle de la mémoire et la bande passante de communication nécessaire pour simuler son équivalent quantique. Les superordinateurs de 2017 peuvent reproduire les résultats d'un ordinateur quantique de , mais à partir de cela devient physiquement impossible. Le seuil d'environ 50 qubits correspond à la limite théorique de la suprématie quantique.

Quantum annealing

Quantum annealing (QA) is an optimization process for finding the global minimum of a given objective function over a given set of candidate solutions (candidate states), by a process using quantum fluctuations. Quantum annealing is used mainly for problems where the search space is discrete (combinatorial optimization problems) with many local minima; such as finding the ground state of a spin glass or the traveling salesman problem. The term "quantum annealing" was first proposed in 1988 by B. Apolloni, N.

Cryptographie quantique

La cryptographie quantique consiste à utiliser les propriétés de la physique quantique pour établir des protocoles de cryptographie qui permettent d'atteindre des niveaux de sécurité qui sont prouvés ou conjecturés non atteignables en utilisant uniquement des phénomènes classiques (c'est-à-dire non-quantiques). Un exemple important de cryptographie quantique est la distribution quantique de clés, qui permet de distribuer une clé de chiffrement secrète entre deux interlocuteurs distants, tout en assurant la sécurité de la transmission grâce aux lois de la physique quantique et de la théorie de l'information.

Quantum network

Quantum networks form an important element of quantum computing and quantum communication systems. Quantum networks facilitate the transmission of information in the form of quantum bits, also called qubits, between physically separated quantum processors. A quantum processor is a small quantum computer being able to perform quantum logic gates on a certain number of qubits. Quantum networks work in a similar way to classical networks. The main difference is that quantum networking, like quantum computing, is better at solving certain problems, such as modeling quantum systems.