Solutions

Évalue l'efficacité avec laquelle un programme quantique revient à son état initial, reflétant la compatibilité et la performance du matériel quantique avec des algorithmes spécifiques.

Permet d'évaluer de manière exhaustive les capacités d'un ordinateur quantique, en offrant une vue d'ensemble de ses performances et de son adéquation à diverses tâches de calcul.

La QSVM offre une classification efficace des données, ce qui la rend adaptée à la catégorisation et à l'extraction de données spécifiques dans les systèmes de bases de données étendues.

Permet l'approximation de l'évolution hamiltonienne, particulièrement utile pour simuler l'évolution temporelle des systèmes quantiques.

Fournit des calculs de probabilité précis, essentiels dans des secteurs tels que la finance pour des évaluations de risques complexes et l'établissement de prix d'options.

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.

Mesure l'erreur moyenne ou la fidélité des portes de Clifford, fournissant des informations détaillées sur les performances des portes des processeurs quantiques.

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.

Un algorithme qui simule aléatoirement des parties du hamiltonien, utile pour les grands systèmes où la simulation complète du hamiltonien est gourmande en ressources.

Décompose efficacement les matrices, ce qui est essentiel pour comprendre et résoudre les systèmes linéaires.

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

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.

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.

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.

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.

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.