Serie : L''informatique quantique. Vol 2
Collection(s) : Blanche
Paru le 05/10/2023 | Broché XV-410 pages
Professionnels
Les algorithmes de base de l'informatique quantique
L'informatique quantique promet de résoudre plus vite des problèmes en les modélisant différemment. Le physicien américain Richard Feynman a posé les bases du calcul quantique il y a plusieurs décennies, et des travaux algorithmiques ont été publiés dans les années 90 par plusieurs chercheurs. Ils sont essentiellement connus grâce à deux algorithmes : Grover et Shor.
Ces deux algorithmes font partie de ceux à connaître lorsque l'on souhaite approfondir ses connaissances en quantique. Mais leur compréhension nécessite de s'approprier les notions indispensables en calculs tensoriels et en manipulation de portes quantiques. La moitié de ce livre leur est consacrée avec comme objectif principal de permettre au lecteur de s'approprier les notions essentielles. En tout, ce sont quatre algorithmes issus des années 90 qui sont décrits et testés, et l'ouvrage démontre également que les expérimentations numériques sont en cohérence avec la théorie.
Les auteurs vont plus loin en mettant l'accent sur les fondements physiques et mathématiques de ces algorithmes et en introduisant les métaheuristiques quantiques, plus récentes. Ces dernières permettent de parcourir efficacement un espace des solutions et complètent ce qui se fait couramment en optimisation avec des méthodes telles que le recuit simulé, les algorithmes génétiques ou le GRASP. Cet ouvrage se veut pragmatique, les éléments théoriques indispensables y sont introduits au fur et à mesure, et les auteurs proposent des solutions à des problèmes de référence en optimisation. Chacun d'eux est accompagné d'une implémentation informatique.
Le tome 1, Introduction à l'informatique quantique, des mêmes auteurs, paru aux Éditions Eyrolles, présente notamment les portes et détaille leur utilisation avec des calculs réalisés le plus souvent sous forme matricielle.
À qui s'adresse cet ouvrage ?
Gérard Fleury est maître de conférences 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 professeur à l'Université Clermont Auvergne et responsable d'une filière à l'Institut supérieur d'informatique, de modélisation et de leurs Applications (ISIMA). Il est co-auteur de plusieurs ouvrages.
