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Industries

Liens rapides sur l'industrie :

Aérospatiale et défense

Chimie et pharmacie

Cybersécurité

Énergie et réseaux

Soins de santé

Fabrication et industrie 4.0

Matériel quantique

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Applications

Liens rapides pour l'application :

Analyse comparative des algorithmes

Optimisation combinatoire

Requêtes de base de données

Problèmes de théorie des graphes

L'évolution hamiltonienne

Analyse comparative du matériel

Problèmes de Knapsack

Systèmes linéaires

Apprentissage automatique

Estimation de la probabilité

Analyse comparative des algorithmes

Maximiser l'efficacité dans tous les secteurs grâce à la synthèse quantique de Classiq

Optimisation combinatoire

Révolutionner la résolution de problèmes dans les systèmes complexes avec Classiq

Requêtes de base de données

Accélérer la recherche et l'analyse de données avec Classiq

Problèmes de théorie des graphes

Naviguer dans des réseaux complexes avec Classiq

Analyse comparative des algorithmes

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Optimisation combinatoire

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Requêtes de base de données

Accélérer la recherche et l'analyse de données avec Classiq

Problèmes de théorie des graphes

Naviguer dans des réseaux complexes avec Classiq

L'évolution hamiltonienne

Naviguer dans les systèmes quantiques complexes avec Classiq

Analyse comparative du matériel

Évaluer les performances du matériel quantique

Problèmes de Knapsack

Libérer la puissance de l'informatique quantique pour une prise de décision optimale

Systèmes linéaires

L'innovation de Classiq dans les calculs complexes

Apprentissage automatique

Révolutionner l'IA grâce à l'informatique quantique

Estimation de la probabilité

Le rôle de Classiq dans l'amélioration de l'analyse prédictive

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Algorithmes

Liens rapides sur les algorithmes :

Algorithme Deutsch-Jozsa

Algorithme de Grover

Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL)

Algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA)

Monte Carlo quantique

Réseaux neuronaux quantiques (QNN)

Estimation de la phase quantique (QPE)

Algorithme de Shor

Résolveur quantique variationnel (VQE)

Algorithme Deutsch-Jozsa

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.

Algorithme de Grover

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.

Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL)

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.

Algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA)

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.

Algorithme Deutsch-Jozsa

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.

Algorithme de Grover

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.

Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL)

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.

Algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA)

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.

Monte Carlo quantique

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.

Réseaux neuronaux quantiques (QNN)

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.

Estimation de la phase quantique (QPE)

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

Algorithme de Shor

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.

Résolveur quantique variationnel (VQE)

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.

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