Algorithmes

Un algorithme de recherche quantique qui accélère considérablement le processus de recherche d'un élément spécifique dans une base de données non triée. Pour les problèmes de type "knapsack", il permet une accélération quadratique de l'identification des solutions optimales, ce qui le rend très efficace pour les grands ensembles de données.

Un algorithme de recherche quantique qui accélère considérablement le processus de recherche d'un élément spécifique dans une base de données non triée. Pour les problèmes de type "knapsack", il permet une accélération quadratique de l'identification des solutions optimales, ce qui le rend très efficace pour les grands ensembles de données.

Principalement destiné à la résolution de systèmes linéaires, il peut être appliqué à des problèmes d'optimisation spécifiques qui peuvent être convertis en équations linéaires.

Un algorithme qui utilise la mécanique quantique pour trouver des solutions approximatives à des problèmes d'optimisation combinatoire tels que les problèmes de sac à dos. QAOA établit un équilibre entre les performances et l'utilisation des ressources, en trouvant des solutions quasi-optimales avec une grande efficacité, en particulier dans les scénarios à contraintes multiples.

Utilise des méthodes probabilistes dans les systèmes quantiques pour obtenir des solutions approximatives, particulièrement utiles pour les problèmes de type "knapsack" avec des paramètres incertains ou fluctuants.

Intègre les principes de l'informatique quantique dans les réseaux neuronaux, améliorant ainsi des tâches telles que la reconnaissance des formes et la prise de décisions complexes.

Utile dans les problèmes où l'estimation de la phase peut être liée à un problème d'optimisation, comme dans certains modèles financiers.

Principalement connu pour la factorisation des nombres entiers, il peut être adapté à certains types de problèmes d'optimisation pour lesquels la factorisation des nombres premiers est pertinente.

VQE est un algorithme hybride quantique-classique conçu pour trouver la valeur propre la plus basse d'un hamiltonien (fonction énergétique), ce qui le rend particulièrement adapté aux tâches d'optimisation complexes, y compris les problèmes de type "knapsack". Il ajuste de manière itérative les circuits quantiques pour s'approcher de la solution optimale.