Information quantique pour le calcul distribué

Résumé

Il est établit que les performances de nombreux algorithmes distribués déterministes peuvent être améliorées si chacune des entités de calcul ont accès à des sources de bits aléatoires. La non-localisation de l'information quantique (matérialisée par des particules intriquées) laisse espérer des gains supplémentaires par rapport à l'information stochastique classique. L'objectif de cette thèse est donc de comprendre l'impact de l'accès aux ressources quantiques sur les performances d'aglorithmes distribués fondamentaux permettant, par exemple, de calculer un arbre ou un sous-graphe peu dense couvrant, casser la symétrie, partitionner ou colorier les sommets d'un graphe, etc.)

Page mise à jour le 22/10/2012 à 10:24