Avancées quantiques dans l'estimation des probabilités
Estimer les probabilités avec moins d'échantillons grâce aux techniques d'estimation de l'amplitude quantique.

Révolutionner l'estimation des probabilités grâce à l'informatique quantique
L'estimation des probabilités, le processus de prédiction de la probabilité de divers résultats dans des systèmes complexes, est une pierre angulaire de la prise de décision dans de nombreux domaines. L'informatique classique est souvent confrontée à des difficultés pour estimer avec précision les probabilités dans des systèmes comportant un grand nombre de variables, en raison de limitations informatiques. L'informatique quantique, avec sa capacité à traiter l'information en parallèle et à effectuer des calculs complexes de manière efficace, offre un avantage significatif dans ce domaine. La plateforme de Classiq permet de formuler des algorithmes quantiques capables d'estimer plus précisément et plus rapidement les probabilités dans divers scénarios, tels que l'évaluation des risques financiers, les prévisions météorologiques ou les simulations complexes dans les domaines de l'ingénierie et de la recherche. Cet avantage quantique permet de prendre des décisions plus éclairées et de s'attaquer à des problèmes auparavant jugés trop complexes pour les méthodes informatiques traditionnelles.
Algorithmes quantiques de Classiq pour une meilleure estimation des probabilités
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Algorithmes quantiques de Classiq pour une meilleure estimation des probabilités
La plateforme de Classiq facilite la mise en œuvre de plusieurs algorithmes quantiques clés pour l'estimation des probabilités :
Un algorithme quantique qui estime efficacement la phase associée à un état propre d'un opérateur unitaire, et qui est une primitive fondamentale sous-jacente aux algorithmes quantiques pour les problèmes de valeurs propres, la simulation et la factorisation.
Méthodes de calcul quantique qui estiment des quantités numériques par échantillonnage aléatoire répété.
Un algorithme hybride quantique-classique qui résout approximativement les problèmes d'optimisation combinatoire.
