Otimização de funções contínuas usando algoritmos quânticos

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Lara, Pedro Carlos da Silva
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação Científica; Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos; Brasil; LNCC; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Computação quântica; Algoritimos de busca; Otimização global; Passeios quânticos; Global optimization; Quantum walks; Quantum computing; Search algorithms; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/211

Algoritmos de otimização são conhecidos por apresentarem uma vasta gama de aplicações em diversas áreas do conhecimento. Desta forma, qualquer melhoria no desempenho dos algoritmos de otimização gera grande impacto na resolução de diversos problemas. Neste sentido, este trabalho introduz a área de algoritmos quânticos para a otimização global (maximização/minimização) de funções contínuas através de diferentes métodos quânticos de busca e algoritmos clássicos de otimização local. Neste caso, a utilização de algoritmos quânticos de busca está diretamente associada ao desempenho com relação ao método clássico: usando um computador quântico pode-se encontrar um elemento em um banco de dados não-ordenado usando apenas $O(\sqrt{N})$ consultas.