Informatique quantiqueL'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.
Information quantiqueLa théorie de l'information quantique, parfois abrégée simplement en information quantique, est un développement de la théorie de l'information de Claude Shannon exploitant les propriétés de la mécanique quantique, notamment le principe de superposition ou encore l'intrication. L'unité qui est utilisée pour quantifier l'information quantique est le qubit, par analogie avec le bit d'information classique.
Open quantum systemIn physics, an open quantum system is a quantum-mechanical system that interacts with an external quantum system, which is known as the environment or a bath. In general, these interactions significantly change the dynamics of the system and result in quantum dissipation, such that the information contained in the system is lost to its environment. Because no quantum system is completely isolated from its surroundings, it is important to develop a theoretical framework for treating these interactions in order to obtain an accurate understanding of quantum systems.
Quantum information scienceQuantum information science is a field that combines the principles of quantum mechanics with information science to study the processing, analysis, and transmission of information. It covers both theoretical and experimental aspects of quantum physics, including the limits of what can be achieved with quantum information. The term quantum information theory is sometimes used, but it does not include experimental research and can be confused with a subfield of quantum information science that deals with the processing of quantum information.
Mécanique quantiqueLa mécanique quantique est la branche de la physique théorique qui a succédé à la théorie des quanta et à la mécanique ondulatoire pour étudier et décrire les phénomènes fondamentaux à l'œuvre dans les systèmes physiques, plus particulièrement à l'échelle atomique et subatomique. Elle fut développée dans les années 1920 par une dizaine de physiciens européens, pour résoudre des problèmes que la physique classique échouait à expliquer, comme le rayonnement du corps noir, l'effet photo-électrique, ou l'existence des raies spectrales.
Simulateur quantiquevignette|Sur cette photo d'un simulateur quantique, les ions sont fluorescents, ce qui indique que les qubits sont tous dans le même état ("1" ou "0"). Dans de bonnes conditions expérimentales, les ions du cristal prennent spontanément une structure triangulaire. Crédit: Britton/NIST vignette|Illustration de ions piégés : Le cœur du simulateur est un cristal de deux dimensions de ions de béryllium (sphères bleues); l'électron ultrapériphériques de chaque ion est un bits quantiques (flèches rouges).
Équation maîtresseEn physique, une équation maîtresse est une équation différentielle décrivant l'évolution temporelle d'un système. C'est une équation de taux pour les états du système. L'évolution de la probabilité d'être dans l'état discret k suit une équation du type : soit encore sous forme vectorielle La matrice est parfois appelée matrice des taux de transitions. Cette équation se retrouve en mathématique lors des traitements probabilistes des chaînes de Markov.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
Variational Bayesian methodsVariational Bayesian methods are a family of techniques for approximating intractable integrals arising in Bayesian inference and machine learning. They are typically used in complex statistical models consisting of observed variables (usually termed "data") as well as unknown parameters and latent variables, with various sorts of relationships among the three types of random variables, as might be described by a graphical model. As typical in Bayesian inference, the parameters and latent variables are grouped together as "unobserved variables".
Principe variationnelUn principe variationnel est un principe physique s'exprimant sous une forme variationnelle et duquel, dans un domaine précis de la physique (mécanique, optique géométrique, électromagnétisme, etc), de nombreuses propriétés peuvent être déduites. Dans de nombreux cas, la résolution des équations se ramène à la recherche de géodésiques dans un espace approprié (en général l'espace des états du système physique étudié), sachant que ces géodésiques sont les extrémales d'une certaine intégrale représentant la longueur de l'arc joignant les points fixes dans cet espace abstrait.
