Computational complexityIn computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.
Algorithme de GroverEn informatique quantique, l’algorithme de Grover est un algorithme de recherche, permettant de rechercher un ou plusieurs éléments qui répondent à un critère donné parmi éléments non classés en temps proportionnel à et avec un espace de stockage proportionnel à . Il a été découvert par Lov Grover en 1996. Dans les mêmes conditions (recherche parmi des éléments non classés), un algorithme classique ne peut faire mieux qu'une recherche dans un temps proportionnel à , en testant successivement le critère sur chaque élément.
Problème 2-SATEn informatique théorique, le problème 2-SAT est un problème de décision. C'est une restriction du problème SAT qui peut être résolu en temps polynomial, alors que le problème général est NP complet. Le problème 2-SAT consiste à décider si une formule booléenne en forme normale conjonctive, dont toutes les clauses sont de taille 2, est satisfaisable. De telles formules sont appelées 2-CNF ou formules de Krom. On considère des formules en forme normale conjonctive, c'est-à-dire que ce sont des ET de OU de littéraux (un littéral est une variable ou la négation d'une variable).
Function problemIn computational complexity theory, a function problem is a computational problem where a single output (of a total function) is expected for every input, but the output is more complex than that of a decision problem. For function problems, the output is not simply 'yes' or 'no'. A functional problem is defined by a relation over strings of an arbitrary alphabet : An algorithm solves if for every input such that there exists a satisfying , the algorithm produces one such , and if there are no such , it rejects.
Maximum satisfiability problemIn computational complexity theory, the maximum satisfiability problem (MAX-SAT) is the problem of determining the maximum number of clauses, of a given Boolean formula in conjunctive normal form, that can be made true by an assignment of truth values to the variables of the formula. It is a generalization of the Boolean satisfiability problem, which asks whether there exists a truth assignment that makes all clauses true. The conjunctive normal form formula is not satisfiable: no matter which truth values are assigned to its two variables, at least one of its four clauses will be false.
Problème NP-completEn théorie de la complexité, un problème NP-complet ou problème NPC (c'est-à-dire un problème complet pour la classe NP) est un problème de décision vérifiant les propriétés suivantes : il est possible de vérifier une solution efficacement (en temps polynomial) ; la classe des problèmes vérifiant cette propriété est notée NP ; tous les problèmes de la classe NP se ramènent à celui-ci via une réduction polynomiale ; cela signifie que le problème est au moins aussi difficile que tous les autres problèmes de l
Algorithme d'estimation de phase quantiqueEn informatique quantique, l’algorithme d'estimation de phase quantique est un permettant d'estimer la valeur propre (ou sa phase, ce qui, dans ce cas précis, est équivalent) d'un opérateur unité associée à un vecteur propre donné. Les valeurs propres d'un opérateur unitaire U, agissant sur m bits, sont de module 1. Si est un vecteur propre de U, nous avons donc . Le but de cet algorithme est de trouver la valeur de la phase correspondant à un vecteur propre donné, ceci avec une précision de n bits (la phase n'a pas nécessairement une valeur exacte).
Problème de décisionEn informatique théorique, un problème de décision est une question mathématique dont la réponse est soit « oui », soit « non ». Les logiciens s'y sont intéressés à cause de l'existence ou de la non-existence d'un algorithme répondant à la question posée. Les problèmes de décision interviennent dans deux domaines de la logique : la théorie de la calculabilité et la théorie de la complexité. Parmi les problèmes de décision citons par exemple le problème de l'arrêt, le problème de correspondance de Post ou le dernier théorème de Fermat.
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.
Quantum algorithm for linear systems of equationsThe quantum algorithm for linear systems of equations, also called HHL algorithm, designed by Aram Harrow, Avinatan Hassidim, and Seth Lloyd, is a quantum algorithm published in 2008 for solving linear systems. The algorithm estimates the result of a scalar measurement on the solution vector to a given linear system of equations. The algorithm is one of the main fundamental algorithms expected to provide a speedup over their classical counterparts, along with Shor's factoring algorithm, Grover's search algorithm, and the quantum fourier transform.
