Introduction à l'informatique quantique - Apprendre à calculer sur des ordinateurs quantiques avec Python - Grand Format

Jean-Michel Torres

(Préfacier)

Note moyenne 
Les années 1970 ont abouti à l'informatique telle que nous la connaissons aujourd'hui. Nos ordinateurs actuels sont le fruit d'une lente évolution... Lire la suite
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Résumé

Les années 1970 ont abouti à l'informatique telle que nous la connaissons aujourd'hui. Nos ordinateurs actuels sont le fruit d'une lente évolution qui a permis de passer d'ordinateurs volumineux à lampes à des micro-ordinateurs de bureau à base de puces électroniques. La puissance de calcul de ces machines "classiques" dépend de plusieurs éléments (fréquence du processeur, mémoire centrale...) et la loi de Moore a postulé que la puissance des ordinateurs, liée au microprocesseur, suivait une croissance exponentielle.
Au cours des dernières décennies, l'évolution des machines a effectivement suivi cette tendance. Toutefois l'augmentation des puissances de calcul se heurte maintenant à des limites physiques. D'où l'importance de l'informatique quantique qui permet de radicalement changer de paradigme. Grâce aux dernières avancées techniques dans ce domaine, notamment par les entreprises D-Wave et IBM (les plus connues), il est désormais possible de tester et utiliser des machines "quantiques".
Cet ouvrage se veut pragmatique, les éléments théoriques indispensables y sont introduits au fur et à mesure. Vous seront présentés l'algorithme de Grover qui est incontournable mais également des méthodes itératives de type recuit simulé issu de l'informatique classique. Les exemples de ce livre font référence à des problèmes de référence en optimisation, comme celui du voyageur de commerce (TSP en anglais).
Pour chacun, vous disposerez d'une explication théorique et d'une implémentation informatique. A qui s'adresse cet ouvrage ? - Ave étudiants en écoles d'ingénieurs en informatique dont le cursus comprend une partie optimisation et qui veulent découvrir le monde du quantique. - Aux ingénieurs RetD qui souhaitent se former à cette nouvelle voie de recherche pour la résolution de problèmes difficiles.
- Aux enseignants qui développent de nouveaux cours et TP dans leurs écoles ou formations universitaires.

Sommaire

  • ALGORITHME DE GROVER
  • APPLICATIONS DIVERSES
  • CALCUL ADIABATIQUE
  • QAOA
  • TSP (VOYAGEUR DE COMMERCE)
  • RAPPELS DE MATHEMATIQUES ET DE PHYSIQUE

Caractéristiques

  • Date de parution
    07/04/2022
  • Editeur
  • ISBN
    978-2-416-00653-1
  • EAN
    9782416006531
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    506 pages
  • Poids
    0.85 Kg
  • Dimensions
    19,0 cm × 23,0 cm × 2,3 cm

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À propos des auteurs

ERIC BOURREAU, enseignant-chercheur au LIRMM de Montpellier, mène des recherches en programmation par contraintes. Il est co-auteur de deux ouvrages sur le sujet. GERARD FLEURY est maître de conférence associé au LIMOS de Clermont-Ferrand. C'est un spécialiste de probabilités et de statistiques. Il a co-signé récemment un livre sur les outils du Machine Learning. PHILIPPE LACOMME est enseignant-chercheur, responsable d'une filière à l'Institut Supérieur d'Informatique, de Modélisation et de leurs Applications (ISIMA).
Il est co-auteur de plusieurs ouvrages.

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