Введение в квантовые алгоритмы

Название спецкурса на английском языке
Introduction to quantum algorithms
Авторы курса
Гавреев Максим Александрович, Киктенко Евгений Олегович, Яшин Всеволод Игоревич
Пререквизиты
Программа ориентирована на подготовку к исследовательской работе в области квантовых алгоритмов, предполагает владение математическим аппаратом квантовой механики и базовое знакомство с основами квантовых вычислений.
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
аспиранты
Подразделение
[Математический институт имени В. А. Стеклова РАН]
Семестр
Полгода (осень)
Семестр
Осень
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Тип спецкурса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2026/27
Список тем
Математическая модель квантовых вычислений. Квантовые состояния, вентили, измерения. Контролируемые операции.
Задача разложения на элементарные операции. Эффективные алгоритмы синтеза логических операций.
Алгоритмы быстрой арифметики на квантовых вычислителях.
Алгоритм Гровера поиска в неупорядоченной базе данных и его оптимальность. Квантовый алгоритм усиления амплитуды.
Квантовые блуждания и квадратичное ускорение сходимости марковских цепей. Задача о сваренных деревьях.
Квантовое преобразование Фурье. Квантовый алгоритм оценки фазы. Квантовое цифро-аналоговое и аналого-цифровое преобразования.
Задачи поиска скрытой подгруппы. Алгоритм Саймона. Aлгоритмы Шора решения задач дискретного логарифмирования и нахождения периода.
Симуляция квантовой динамики спиновых цепочек. Разложение Сузуки-Троттера. Адиабатические вычисления и их универсальность.
Вариационные квантовые алгоритмы (VQA). Алгоритм приближенной квантовой оптимизации (QAOA).
Вычисления на одном чистом кубите (DQC1). Тест Адамара, swap-тест. Оценка высокотемпературных корреляторов.
Алгоритм Харроу–Хассидима–Ллойда (HHL) решения линейных систем уравнений. Квантовое машинное обучение.
Квантовая обработка сигнала (QSP). Блочные кодирования, кубитизация, разложения в линейные комбинации унитарных операций (LCU).
Квантовое преобразование сингулярных значений (QSVT). Приготовление основного состояния локального гамильтониана.
Сведение задач оптимизации к декодированию (DQI).
Эффективная обработка больших данных на квантовых процессорах (QOS).
Список источников
В. И. Яшин, “Теорема Арвесона о продолжении для условно унитальных вполне положительных отображений”, Некоммутативный анализ и квантовая информатика, Сборник статей. К 80-летию академика Александра Семеновича Холево, Труды МИАН, 324, МИАН, М., 2024, 277–291
E. O. Kiktenko, A. A. Popov, A. K. Fedorov, “Bidirectional imperfect quantum teleportation with a single Bell state”, Phys. Rev. A, 93 (2016)
I. A. Luchnikov, E. O. Kiktenko, M. A. Gavreev, H. Ouerdane, S. N. Filippov, A. K. Fedorov, “Probing non-Markovian quantum dynamics with data-driven analysis: Beyond “black-box” machine-learning models”, Phys. Rev. Research, 4 (2022)
Дополнительная информация

Страница спецкурса: https://www.mathnet.ru/conf2803

Квантовые вычисления представляют собой обобщённую модель обработки информации, обладающую фундаментальными преимуществами по сравнению с классическими вычислениями. Область квантовых алгоритмов занимается математическим исследованием этих преимуществ и возможностей их применения при решении конкретных вычислительных задач.

В 1994 году Питер Шор разработал эффективный алгоритм для решения задачи разложения больших чисел на множители, таким образом показав, что построение полноценных квантовых вычислитетей поставит под угрозу стойкость современных криптографических систем. С тех пор были разработаны методы решения многих важных задач из различных областей: вычислительной теории чисел, криптологии, квантовой химии, квантовой многочастичной физики и физики высоких энергий, логистики — в этих исследованиях использовались продвинутые результаты линейной алгебры, теории операторов, теории аппроксимаций, теории представлений, теории вычислительной сложности. В целом, была проведена огромная работа по разработке, доказательству корректности, систематике и унификации квантовых алгоритмов.

Цель нашего курса — взглянуть на главные квантовые алгоритмы, сформировать общее понимание принципов их построения, познакомиться с используемыми ими математическими теориями и научиться оценивать их потенциал в приложениях. Курс начнётся с обсуждения ранних результатов в области квантовых алгоритмов — включая алгоритмы Гровера и Шора, — после чего мы последовательно проследим за развитием этих идей и взглянем на современные достижения, такие как методы квантового преобразования сингулярных значений и вариационные алгоритмы.

День недели
четверг
Время
18:30-20:05
Аудитория
Внешняя площадка
Статус курса
Запись открыта
Форма записи на курс
Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.

Случайные поля

Название спецкурса на английском языке
Random fields
Авторы курса
Буфетов Александр Игоревич, Горбунов Сергей Михайлович
Пререквизиты
Отсутствуют
Целевая аудитория
3-6 курс, магистранты
аспиранты
Подразделение
[Математический институт имени В. А. Стеклова РАН]
Семестр
Полгода (осень)
Семестр
Осень
Тип курса
Спецкурс по выбору студента
Тип спецкурса
Спецкурс по выбору студента
Учебный год
2026/27
Список тем
Гауссовские меры, гауссовские поля
Марковские процессы в бесконечномерных пространствах.
Ортогонально-полиномиальные ансамбли и задача Римана-Гильберта.
Изомонодромные деформации, их связь с задачей Римана-Гильберта и детерминантными точечными процессами.
Использование задачи Римана-Гильберта для асимптотического анализа. Асимптотика вероятности не найти частицу синус процесса в большом интервале, константа Видома-Дайсона.
Гиббсовские меры, теорема Добрушина о единственности.
Сходимость стохастических произведений Эйлера, отвечающих синус-процессу, к гауссовому мультипликативному хаосу.
Список источников
С. М. Горбунов, “Центральная предельная теорема для детерминантного точечного процесса с гипергеометрическим конфлюэнтным ядром”, УМН, 80:6(486) (2025), 173–174
А. И. Буфетов, А. В. Клименко, М. И. Христофоров, “Сходимость по Чезаро сферических средних для сохраняющих меру действий марковских групп и полугрупп”, УМН, 66:3(399) (2011), 203–204
Дополнительная информация

Страница спецкурса:https://www.mathnet.ru/conf2802

 

Если взять большую случайную матрицу, то её спектр — некоторое случайное подмножество прямой — оказывается источником множества интересных конструкций. Например, на такое множество можно смотреть как на двухмерный кулоновский газ. Более интересно, что вероятность не обнаружить частицу в отрезке длины подчиняется, как функция длины, уравнению Пенлеве — важному уравнению из математической физики, а изучение средних значений мультипликативных функционалов этого случайного подмножества приводит нас к другой элементарной задаче — поиску определителей тёплицевых матриц. Наконец, характеристический многочлен подобной матрицы на бесконечности приводит нас к конструкции гауссового мультипликативного хаоса, предложенной Мандельбротом, Перьером и Каханом и выросшей из теории однородной изотропной теории турбулентности Андрея Николаевича Колмогорова.

Оказывается, что многие из указанных выше свойств являются до некоторой степени общими. Например, они не зависят от выбора распределения на матрицах: это распределение лишь должно быть инвариантным относительно сопряжений унитарными матрицами. В курсе мы ответим на вопрос о том, что общее возникает у различных подобных распределений, познакомим слушателя с возникновением конструкции Кахана в теории случайных матриц и расскажем, каким образом и зачем смотреть на спектр матрицы как на кулоновский газ.

День недели
среда
Время
18:30-20:05
Аудитория
Внешняя площадка
Статус курса
Запись открыта
Форма записи на курс
Заполнение формы записи на курс доступно только студентам. Для записи на курс авторизуйтесь, пожалуйста, в студенческом аккаунте.