L'Informatique Quantique : Un Aperçu

Introduction

• Construire un ordinateur quantique est un grand défi.
• Les potentielles capacités : calculs rapides, nouvelles molécules, nouveaux traitements médicaux, casser des algorithmes de chiffrement.
• Objectif de la présentation : Comprendre pourquoi l'informatique quantique peut résoudre certains problèmes plus rapidement.

Exemples et Évaluation de la Complexité

• Analyse de la complexité des calculs.
• Catégories : linéaire, polynomiale, exponentielle.
• Le problème du voyageur de commerce comme exemple d'un problème à complexité exponentielle.
• Importance de trouver des algorithmes avec complexité plus faible en informatique quantique.

L'Algorithme de Deutsch

• Développé par David Deutsch et Richard Jozsa.
• Objectif : Déterminer si une fonction est constante ou équilibrée.
• Principe : Utilisation de la superposition pour tester simultanément plusieurs entrées.
• Explication détaillée de la procédure classique (complexité 2) et la procédure quantique (complexité 1).

La Superposition et Mesure Quantique

• Superposition : État d'un électron est une probabilité de position jusqu'à mesure.
• Importance de maintenir l'état superposé pour les calculs quantiques.
• Décohérence : Processus de mesure qui fait basculer l'état quantique en état classique.
• Défi de maintenir les particules en superposition sans interaction.

Applications et Limitations de l'Informatique Quantique

• Informatique quantique vs. processeurs classiques : Pas d'amélioration sur les tâches simples comme l'affichage de jeux vidéo.
• Potentiel énorme pour des tâches complexes dépendant de nombreux facteurs, comme les prédictions météo.
• Cryptographie : Algorithme de Shor pour craquer les codes RSA.

Conclusion

• L'algorithme de Deutsch illustre bien le potentiel de l'informatique quantique malgré son aspect théorique.
• Les défis actuels se concentrent sur réduire le bruit et améliorer la correction d'erreur.