Introduction à l'informatique quantique

Publié par Eyrolles, le 07 avril 2022

412 pages

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. À qui s'adresse cet ouvrage ? Aux étudiants en écoles d'ingénieurs en informatique dont le cursus comprend une partie optimisation et qui veulent découvrir le monde du quantique. Aux ingénieurs R&D 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.

Introduction à l'informatique quantique

Programmation par contraintes - Démarches de modélisation pour l'optimisation

Critiques