Programmation quantique pour DL
Ref: 3IF2090
Description
L'informatique quantique est un modèle de calcul susceptible de révolutionner un certain nombre de domaines: calcul haute-performance, chimie, cryptographie, apprentissage automatique... Ce cours présente ce qu'est l'informatique quantique, ses forces et faiblesses et comment se programme un ordinateur quantique. Pour illustrer le propos seront présentés l'algorithme de factorisation de Shor ainsi que quelques algorithmes récents en rapport avec l'apprentissage automatique.
Il est à noter que le cours est assez mathématique: les algorithmes quantiques fonctionnent en grande partie grace à des propriétés algébriques spécifiques aux espaces de Hilbert, que le cours aura à cœur de décrypter..
Numéro de trimestre
SM10
Prérequis
Cursus commun en informatique ; Bases en algèbre linéaire. Une connaissance de la mécanique quantique peut aider, mais n'est pas nécessaire.
Syllabus
- Modèle de calcul quantique: notions mathématiques
- Ensembles d'instructions quantiques, circuits quantiques et programmation quantique
- Implémentation physique, correction d'erreurs
- Sous-routines quantiques, algorithme de Shor
- Discussion sur le gain en complexité
- Méthodes variationnelles: VQE, QAOA.
Composition du cours
Le cours module théorie et application, la théorie servant de fil directeur pour une compréhension fine des processus en jeu dans les outils et méthodes présentés en TP.
Notation
L'évaluation consiste en du contrôle continu et un projet noté.
Ressources
Les séances présentent de manière incrémentale les notions nécessaires. Chaque notion est présentée de partie théorique (en CM) puis mise en application, par des TDs sur papier et des travaux pratiques sur machine.
Résultats de l'apprentissage couverts par le cours
A l'issue de ce cours, les étudiants seront capables de:
- Décrire les différences entre le calcul quantique et le calcul classique.
- Discerner les gains de performances potentiels des algorithmes quantiques et classiques.
- Évaluer les applications métier du calcul quantique.
- Déterminer les exigences techniques des ordinateurs quantiques pour exécuter de manière réaliste de grands algorithmes quantiques.
Description des compétences acquises à la fin du cours
Skill C2.1 - Avoir approfondi un domaine ou une discipline relatifs aux sciences fondamentales ou aux sciences de l'ingénieur
Skill C6.4 : Solve problems through mastery of computational thinking skills.
Support de cours, bibliographie
- Michael Nielsen and Isaac Chuang. Quantum Computation and Quantum Information: 10th Anniversary Edition. Cambridge University Press. 2010
- Peter Wittek. Quantum Machine Learning. Elsevier. 2014
- N. David Mermin. Quantum Computer Science: An Introduction. Cambridge University Press. 2004