L'ordinateur quantique (9) est un modele de calcul physiquement realisable (selon les regles de la mecanique quantique) utilisant les superpositions d'etats quantiques pour se donner acces a un parallelisme exponentiellement grand sur une quantite finie de matiere. En contrepartie a cette fantastique capacite de parallelisation, la theorie de la mecanique quantique limite tres severement la quantite et le type d'information qu'il est possible d'extraire de ces calculs fait en parallele par superposition quantique. Malgre ces contraintes, Deutsch donne un probleme specifique dont la solution demande un temps lineaire a toute machine de Turing (deterministe ou probabiliste) et seulement un temps logarithmique pour l'ordinateur quantique. Cet ecart exponentiel entre les deux modeles de calcul se limite-t-il a ce seul probleme ou bien est-ce que la hierarchie de complexite quantique est fondamentalement differente de la hierarchie de la hierarchie classique? La presente these explore les possibilites qu'offre le modele quantique.
La classe de complexite EQP est la classe des problemes decidables en temps polynomial exact sur un ordinateur quantique. Le premiere partie de cette these explore la position de EQP dans la hierarchie de complexite relativisee. Nous demontrons entre autre qu'il existe des oracles X, Y et Z relativement auxquels on a les inclusions suivantes: ${\bf P}\sp{X}\subseteq {\bf EQP}\sp{X}, {\bf EQP}\sp{Y}\not\subseteq {\bf NP}\sp{Y}\cup{\bf co}$-NP$\sp{Y}, {\bf EQP}\sp{Z}\not\subseteq {\bf ZPP}\sp{Z}, {\bf EQP}\sp{Z} \not\subseteq {\bf RP}\sp{Z} \cup {\bf co}$-${\bf RP}\sp{Z}$. Ces inclusions relativisees permettent de croire que l'ordinateur quantique est effectivement plus puissant qu'une machine de Turing.
Le modele quantique etant physiquement realisable et reellement plus puissant qu'une machine de Turing, on a toutes les raisons du monde de la construire. Malheureusement, les obstacles technologiques sont de taille. L'un de ces problemes (et non le moindre) est de maintenir un etat quantique stable pendant un certain temps. Peu importe les soins que nous mettons a l'isoler, un systeme quantique subit toujours de legeres perturbations causant des erreurs de calcul. Les techniques classiques pour reduire la propagation de ces erreurs (redondance et vote majoritaire, par exemple) ne sont pas applicables dans le cas quantique car elles detruiraient les superpositions. Deutsch propose donc une methode quantique de stabilisation des calculs. La seconde partie de cette these s'interroge sur l'efficacite de cette methode. La premiere constatation est que le comportement de la methode de stabilisation de Deutsch varie enormement en fonction du type de perturbations subi par l'ordinateur quantique. Nous avons donc choisi un modele d'erreur tres simple ayant le double avantage de permettre une analyse complete et detaillee de l'efficacite de la methode de stabilisation des calculs tout en etant suffisamment complexe pour etudier les diverses possibilites de celle-ci. Nous concluons que sous ce modele d'erreur, la methode de stabilisation des calculs proposee par Deustch est tres efficace et donne ainsi espoir que cette conclusion tient aussi sons un modele d'erreur plus realiste.
L'ordinateur quantique (9) est un modele de calcul physiquement realisable (selon les regles de la mecanique quantique) utilisant les superpositions d'etats quantiques pour se donner acces a un parallelisme exponentiellement grand sur une quantite finie de matiere. En contrepartie a cette fantastique capacite de parallelisation, la theorie de la mecanique quantique limite tres severement la quantite et le type d'information qu'il est possible d'extraire de ces calculs fait en parallele par superposition quantique. Malgre ces contraintes, Deutsch donne un probleme specifique dont la solution demande un temps lineaire a toute machine de Turing (deterministe ou probabiliste) et seulement un temps logarithmique pour l'ordinateur quantique. Cet ecart exponentiel entre les deux modeles de calcul se limite-t-il a ce seul probleme ou bien est-ce que la hierarchie de complexite quantique est fondamentalement differente de la hierarchie de la hierarchie classique? La presente these explore les possibilites qu'offre le modele quantique.
La classe de complexite EQP est la classe des problemes decidables en temps polynomial exact sur un ordinateur quantique. Le premiere partie de cette these explore la position de EQP dans la hierarchie de complexite relativisee. Nous demontrons entre autre qu'il existe des oracles X, Y et Z relativement auxquels on a les inclusions suivantes: P\spX⊆EQP\spX,EQP\spY⊆NP\spY∪co-NP\spY,EQP\spZ⊆ZPP\spZ,EQP\spZ⊆RP\spZ∪co-RP\spZ. Ces inclusions relativisees permettent de croire que l'ordinateur quantique est effectivement plus puissant qu'une machine de Turing.
Le modele quantique etant physiquement realisable et reellement plus puissant qu'une machine de Turing, on a toutes les raisons du monde de la construire. Malheureusement, les obstacles technologiques sont de taille. L'un de ces problemes (et non le moindre) est de maintenir un etat quantique stable pendant un certain temps. Peu importe les soins que nous mettons a l'isoler, un systeme quantique subit toujours de legeres perturbations causant des erreurs de calcul. Les techniques classiques pour reduire la propagation de ces erreurs (redondance et vote majoritaire, par exemple) ne sont pas applicables dans le cas quantique car elles detruiraient les superpositions. Deutsch propose donc une methode quantique de stabilisation des calculs. La seconde partie de cette these s'interroge sur l'efficacite de cette methode. La premiere constatation est que le comportement de la methode de stabilisation de Deutsch varie enormement en fonction du type de perturbations subi par l'ordinateur quantique. Nous avons donc choisi un modele d'erreur tres simple ayant le double avantage de permettre une analyse complete et detaillee de l'efficacite de la methode de stabilisation des calculs tout en etant suffisamment complexe pour etudier les diverses possibilites de celle-ci. Nous concluons que sous ce modele d'erreur, la methode de stabilisation des calculs proposee par Deustch est tres efficace et donne ainsi espoir que cette conclusion tient aussi sons un modele d'erreur plus realiste.
Un ordinateur est un objet physique effectuant des opérations logiques, il a donc nécessairement besoin d’un substrat physique pour faire ces opérations. Aussi, si la théorie qui sous-tend l’informatique doit beaucoup aux mathématiciens (Turing pour n’en citer qu’un), c’est la physique qui a rendu la réalisation concrète des ordinateurs possible, qu’ils soient réalisés avec des relais électromécaniques, des tubes électroniques ou des transistors. Et cela ne s’arrête pas là : par exemple, d’une part la miniaturisation de ces derniers dans les processeurs fait que les phénomènes quantiques doivent être pris en compte (les électrons risquent de passer d’un fil à un autre par effet tunnel), d’autre part l’accroissement de la vitesse d’horloge rend concrète la barrière qu’est la vitesse de la lumière. Si les ordinateurs ne sont possibles qu’avec une théorie physique suffisamment évoluée, il y a une rétroaction qui se crée, car la physique a beaucoup bénéficié du développement des ordinateurs. Ceux-ci rendent en effet possibles des calculs – d’abord numériques, mais également symboliques – qu’il serait difficile de faire « à la main », pour des questions de temps et « d’erreurs humaines ». Cette possibilité a ouvert la voie à des simulations dans pratiquement toutes les branches de la physique, et ces simulations ont à leur tour pratique- ment créé de nouvelles branches, telle la théorie du chaos. En 1982, Richard Feynman déplorait cependant que les simulations informatiques de processus quantiques ne fussent pas efficaces, et suggérait qu’elles pourraient être bien plus rapides si l’ordinateur était lui-même « quantique » [2]. Dans ce document, nous allons d’abord revenir (chapitre 1) sur ce point et expliquer ce que pourrait faire différemment un ordinateur « quantique ». Nous décrirons ensuite (chapitre 2) les bases théoriques du calcul quantique tel que pourrait le pratiquer un ordinateur de ce type. Nous verrons finalement (chapitre 3) avec l’exemple de l’algorithme de Shor et de la Tranformation de Fourier Quantique qu’au-delà des simulations de processus quantiques, un ordinateur quantique pourrait accélérer dramatiquement d’autres opérations. Nous conclurons sur quelques approches possibles pour la réalisation d’un ordinateur quantique et sur l’existence d’autres applications de la mécanique quantique liées à l’informatique et à la communication qui ne nécessitent pas forcément un tel ordinateur, ainsi que sur des aspects plus philosophiques du calcul quantique.
Coût en ressource du calcul quantique grande échelle Cette thèse traite des questions de mise à l'échelle du calcul quantique tolérant aux fautes. Ces questions sont étudiées sous l'angle de l'estimation des ressources nécessaires à la mise en place de tels ordinateurs: maintenant que les premiers prototypes d'ordinateurs quantiques existent, il est temps de commencer à réaliser de telles estimations. Ce que nous appelons ressource est en principe très général, il pourrait s'agir de la puissance, de l'énergie, ou même de la bande passante totale allouée aux différents qubits. Cependant, nous nous focalisons particulièrement sur le coût énergétique du calcul quantique au sein de cette thèse, bien que la plupart des approches utilisées puissent être adapté pour traiter une quelconque autre ressource.Nous étudions dans un premier temps quelle est la précision maximale qu'un ordinateur quantique tolérant aux fautes peut atteindre en présence d'un bruit dépendant de l'échelle, c'est à dire un bruit qui augmente avec le nombre de qubits ou de portes physiques présents dans l'ordinateur. En effet, ce régime peut violer une hypothèse derrière le théorème central de la tolérance aux fautes: le théorème du seuil (« quantum threshold theorem ») qui stipule que la précision des algorithmes implémentés sur un ordinateur quantique peut être arbitrairement grande si ils sont protégés par de la correction d'erreur quantique, si suffisamment de qubits et portes physiques sont à disposition, et si le taux de bruit est en dessous d'un certain seuil. Cette dernière hypothèse devant être vérifiée peu importe le nombre d'éléments physiques dans l'ordinateur, un bruit dépendant de l'échelle peut la violer. Dans le cas où ce bruit dépendant de l'échelle peut être exprimé en fonction d'une ressource, ces estimations permettent (i) d'estimer la précision maximale que l'ordinateur peut atteindre en présence d'une quantité fixée de cette ressource (ce qui permet de déduire la taille maximale des algorithmes que l'ordinateur pourra implémenter, afin de savoir si le bruit dépendant de l'échelle est un réel problème) et réciproquement (ii) d'estimer la quantité de ressource minimale permettant d'atteindre une précision donnée. Dans toute cette thèse, nos calculs sont basés sur le code correcteur d'erreur Steane concaténé (car c'est une construction bien documentée théoriquement, permettant de protéger les qubits contre une erreur arbitraire et permettant de faire des calculs analytiques). Dans un second temps, nous généralisons ces approches afin de pouvoir estimer le coût en ressource d'un calcul dans le cas le plus général. En demandant de trouver la quantité de ressource minimale requise pour effectuer un calcul sous la contrainte que l'algorithme fournisse une réponse correcte avec une probabilité ciblée, il est possible d'optimiser l'intégralité de l'architecture de l'ordinateur permettant de minimiser la dépense en ressource tout en ayant une réponse correcte. Nous appliquons cette démarche à un modèle complet d'ordinateur tolérant aux fautes basé sur des qubits supraconducteurs. Nos résultats indiquent que pour des algorithmes implémentés sur plusieurs milliers de qubits logiques, notre méthode permet de réduire la facture énergétique d'un facteur 100, dans des régimes où sans optimisation la consommation en puissance pourrait dépasser le gigawatt. Ce travail illustre le fait que le coût énergétique du calcul quantique devrait être un critère en soit permettant d'évaluer le potentiel de mise à l'échelle des ordinateurs quantiques. Il illustre aussi que l'optimisation de l'architecture d'un ordinateur quantique, via des méthodes transversales, incluant les aspects algorithmiques, de physique quantique, et d'ingénierie, telles que celles que nous proposons, peut se révéler être un outil puissant permettant d'améliorer grandement le potentiel de mise à l'échelle. Enfin, nous donnons des premières pistes permettant de savoir comment réaliser des ordinateurs quantiques économes en énergie.
Le calcul quantique est nouveau paradigme qui sera peut-être en capacité de résoudre certains problèmes intéressants et très spécifiques plus vite qu'un ordinateur classique. Mais pour atteindre le régime dans lequel les ordinateurs quantiques seront plus efficaces que leurs équivalents classiques, plusieurs étapes cruciales doivent être atteintes. Les taux d'erreur des puces quantiques actuelles doivent être drastiquement améliorés, tout comme leur nombre de qubits, les algorithmes doivent évoluer pour prendre en compte le taux d'erreur élevé des puces, les compilateurs et implémentations doivent être adaptés à la puce quantique qui sera utilisée pour l'exécution et les façons d'analyser des états ou programmes quantiques nécessitent des améliorations.Dans cette thèse, nous nous concentrons sur certaines de ces étapes et améliorons l'état de l'art en essayant de se rapprocher le plus possible du régime où les ordinateurs quantiques auront un avantage sur les ordinateurs classiques. Nous commençons par montrer comment nous avons implémenté un algorithme quantique non trivial et analysé son comportement ainsi que les ressources nécessaires à son exécution.Cette analyse a confirmé que les puces quantiques actuelles étaient incapables d'exécuter ce genre d'implémentation, même après avoir pris en compte les subtilités dues au matériel et optimisé grandement le programme. Cet effort d'optimisation a donné lieu à l'implémentation de l'outil qprof, un profileur de programme quantique capable d'analyser des implémentations et de générer un rapport textuel et lisible résumant la hiérarchie des appels et leur coût approximatif.Nous présentons aussi un algorithme classique pour résoudre le problème du routage de qubit, une des étapes les plus coûteuse en terme de porte quantique additionnelle dans les compilateurs de programme quantiques. Cet algorithme permet de prendre en compte les calibrations les plus récentes de la puce quantique visée afin d'adapter le programme quantique compilé aux différents taux d'erreurs de la puce. Nous décrivons comment l'algorithme fonctionne et montrons qu'il apporte une amélioration substantielle de la fidélité de l'état quantique créé par le programme compilé par rapport à l'état de l'art.Nous avons aussi implémenté un algorithme variationnel permettant de résoudre des systèmes linéaires et analysé son comportement sur des puces quantiques actuelles ainsi que les besoins en ressources quantiques afin d'exécuter cet algorithme avec différents systèmes linéaires. Finalement, nous avons effectué une étude sur les erreurs présentes sur des qubits isolés et introduit une nouvelle visualisation permettant de mettre en avant des erreurs systématiques et non mitigées par les calibrations automatiques réalisées à intervalles réguliers sur les puces quantiques.
Résoudre le problème quantique à N-corps à l'aide de calculateurs quantiques Les calculateurs quantiques promettent de résoudre des problèmes insolvables pour les ordinateurs classiques. En particulier, manipuler des états superposés et intriqués de bits quantiques est une voie naturelle pour étudier la physique des systèmes quantiques à N particules. Avec les avancées rapides des technologies quantiques, nous avons pu voir émerger les premiers processeurs quantiques, nommés processeurs "NISQ" (de l'anglais "Noisy-Intermediate-Scale-Quantum"). Les progrès de ces machines ouvrent de nouveaux chemins aux physiciens pour simuler des systèmes quantiques. Cependant, leur taille limitée et les erreurs liées à la décohérence limitent fortement leur usage aujourd'hui. La conception d'algorithmes quantiques efficaces, résistant aux erreurs, est un défi considérable. Ce travail de thèse s'attelle à comprendre les capacités des processeurs quantiques à simuler des systèmes quantiques à N corps, avec une attention particulière aux applications pour la physique de la matière condensée. Dans un premier temps, nous abordons le sujet du calcul de l'état fondamental d'Hamiltoniens, à l'aide d'un algorithme variationnel quantique-classique (nommée l'algorithme VQE, de l'anglais « Variational Quantum Eigensolver »). Nous évaluons les performances de cette méthode sur le modèle de Hubbard, grâce à différentes métriques, comme la fidélité, l'énergie et les propriétés physiques des solutions obtenues. Nous démontrons, malgré des performances prometteuses en simulant un calculateur quantique sans bruit, que le niveau de bruit des machines contemporaines rend impossible la réalisation d'un calcul significatif. En revanche, certains états quantiques aux propriétés intéressantes peuvent avoir une forme simple. Leur préparation sur un calculateur quantique est un problème pertinent dans le but d'initialiser un calcul quantique avec ces états pour les amener vers des régimes où ils perdent leur forme simple. Pour illustrer ceci, nous prenons l'exemple du modèle Affleck-Lieb-Kennedy-Tasaki (AKLT), le premier modèle de chaîne de spin entier antiferromagnétique possédant une solution simple vérifiant la conjecture d'Haldane. Nous proposons deux schémas pour préparer les états AKLT, l'un suivant leur construction naturelle en projetant des paires de qubits sur leur sous-espace triplet, l'autre utilisant leur forme de réseaux de tenseurs. Nous analysons l'implémentation de ces méthodes en fonction de la taille du système, avec une réalisation expérimentale sur un processeur quantique. Enfin, nous explorons la synergie entre les méthodes de réseaux de tenseurs et les calculateurs quantiques bruités pour simuler la dynamique hors-équilibre de systèmes de spins. La simulation de dynamique quantique est une tâche naturelle pour les calculateurs quantiques, mais atteindre des temps longs est fortement limité par le bruit. D'autre part, les réseaux de tenseurs sont également limités aux temps courts, contraints par la quantité d'intrication qu'ils peuvent encoder. Nous proposons d'utiliser le meilleur des deux mondes : la dynamique à temps court est simulée efficacement par un réseau de tenseur, compilée vers des circuits quantiques de faible profondeur pour poursuivre l'évolution temporelle sur le calculateur quantique. Nous étudions les performances de ce schéma hybride quantique-classique en regardant la fidélité des états obtenus et la production d'intrication, avec une validation expérimentale. Finalement, nous proposons d'optimiser les circuits quantiques approximant l'opérateur évolution temporelle grâce à des réseaux de tenseurs, résultant en une simulation quantique classiquement améliorée utilisant moins de ressources quantiques.
Le développement de la Théorie du Calcul Quantique provient de l'idée qu'un ordinateur est avant tout un système physique, de sorte que ce sont les lois de la Nature elles-mêmes qui constituent une limite ultime sur ce qui peut être calculé ou non. L'intérêt pour cette discipline fut stimulé par la découverte par Peter Shor d'un algorithme quantique rapide pour factoriser un nombre, alors qu'actuellement un tel algorithme n'est pas connu en Théorie du Calcul Classique. Un autre résultat important fut la construction par Lov Grover d'un algorithme capable de retrouver un élément dans une base de donnée non-structurée avec un gain de complexité quadratique par rapport à tout algorithme classique. Alors que ces algorithmes quantiques sont exprimés dans le modèle ``standard' du Calcul Quantique, où le registre évolue de manière discrète dans le temps sous l'application successive de portes quantiques, un nouveau type d'algorithme a été récemment introduit, où le registre évolue continûment dans le temps sous l'action d'un Hamiltonien. Ainsi, l'idée à la base du Calcul Quantique Adiabatique, proposée par Edward Farhi et ses collaborateurs, est d'utiliser un outil traditionnel de la Mécanique Quantique, à savoir le Théorème Adiabatique, pour concevoir des algorithmes quantiques où le registre évolue sous l'influence d'un Hamiltonien variant très lentement, assurant une évolution adiabatique du système. Dans cette thèse, nous montrons tout d'abord comment reproduire le gain quadratique de l'algorithme de Grover au moyen d'un algorithme quantique adiabatique. Ensuite, nous montrons qu'il est possible de traduire ce nouvel algorithme adiabatique, ainsi qu'un autre algorithme de recherche à évolution Hamiltonienne, dans le formalisme des circuits quantiques, de sorte que l'on obtient ainsi trois algorithmes quantiques de recherche très proches dans leur principe. Par la suite, nous utilisons ces résultats pour construire un algorithme adiabatique pour résoudre des problèmes avec structure, utilisant une technique, dite de ``nesting', développée auparavant dans le cadre d'algorithmes quantiques de type circuit. Enfin, nous analysons la résistance au bruit de ces algorithmes adiabatiques, en introduisant un modèle de bruit utilisant la théorie des matrices aléatoires et en étudiant son effet par la théorie des perturbations.
La recherche en informatique quantique a pris de l’ampleur dans les deux dernières décennies, notamment grâce aux financements massifs des gouvernements et de l’industrie dans les technologies quantiques. L’ordinateur quantique promet de résoudre des problèmes qui jusqu’à présent restaient insurmontables à cause du temps déraisonnable qu’il faudrait pour les résoudre sur les ordinateurs classiques les plus puissants. L’idée de l’ordinateur quantique consiste à utiliser des propriétés quantiques de la matière, telles que l’intrication et la superposition quantique des états, pour effectuer des calculs d’une nouvelle manière. L’informatique quantique requiert un nouveau type d’ordinateur où les bits d’information classique, généralement représentés par la présence ou non de courant à l’entrée d’un transistor, sont remplacés par des bits quantiques aussi appelés qubits, et qui sont représentés par l’état d’un système quantique. De plus, il est nécessaire de développer de nouveaux algorithmes capables d’être implémentés sur un ordinateur quantique et capables de tirer parti de l’avantage quantique. Cette thèse porte sur ces deux composantes complémentaires : la construction de portes logiques, un bloc fondamental de tout ordinateur, et la création de meilleurs algorithmes pour résoudre des problèmes pertinents sur ces machines. Parmi les plateformes les plus avancées pour l’ordinateur quantique, on trouve les circuits supraconducteurs, qui sont la plateforme sur laquelle ont misé Google, IBM, Alice&Bob, Nord Quantique et bien d’autres compagnies. Malgré les avancées des dernières décennies, de nombreux défis restent à être relevés pour que les machines existantes soient en mesure de résoudre des problèmes pertinents et surpassent les ordinateurs classiques. L’un des défis auquel cette thèse s’attaque est la réalisation de portes logiques à deux qubits rapides et à haute fidélité. La rapidité est cruciale pour pouvoir réaliser le plus d’opérations possible avant que les qubits ne perdent leur cohérence quantique, et une haute fidélité est requise pour minimiser les erreurs de calcul et permettre d’implémenter de la correction d’erreurs quantiques. De plus, certains qubits supraconducteurs sont connus pour être affectés par une interaction indésirable, l’interaction ZZ qui, même si relativement faible, affecte la fidélité des portes logiques quantiques, empêchant d’atteindre des fidélités supérieures à 99.9% nécessaires à la correction d’erreurs. En parallèle avec l’amélioration des composantes de l’ordinateur quantique, il est important de développer des applications pour ce nouveau type de machine. Parmi les approches étudiées, les algorithmes quantiques variationnels (VQA) sont ceux qui sont les plus susceptibles d’être déployés sur les ordinateurs quantiques de petites tailles existants. Ce sont des algorithmes hybrides qui nécessitent à la fois de la puissance de calcul classique et quantique. Ces algorithmes semblent prometteurs pour résoudre de nombreux problèmes concrets d’intérêt industriel, comme obtenir les propriétés de molécules ou trouver les solutions de problèmes d’optimisation combinatoire. En effet, ces problèmes peuvent être formulés sous forme d’un Hamiltonien et résolus en déterminant son état fondamental. Dans ce but, les VQAs utilisent un circuit quantique paramétré appelé ansatz, dont les paramètres sont optimisés pour s’approcher de l’état fondamental. Un premier défi consiste à trouver un ansatz qui permette, pour un problème donné, de converger le plus efficacement possible vers la solution. Un deuxième défi est de trouver un circuit fait de portes logiques facilement implémentables sur les plateformes physiques actuelles. Les travaux effectués dans cette thèse apportent des contributions à ces deux défis. Dans la première partie de la thèse, nous introduisons le dispositif que nous avons conçu et qui permet de réaliser des portes d’intrication paramétrique entre deux qubits supraconducteurs. Cette approche a permis à nos collaborateurs du groupe d’Andrew Houck de l’Université de Princeton de réaliser expérimentalement une opération de type √iSWAP en 15 ns avec une fidélité de 98.8%, et ce dans un dispositif où l’interaction ZZ est supprimée. Dans la seconde partie de la thèse, nous avons développé un ansatz pour les VQAs permettant de résoudre le modèle de Fermi Hubbard. Ce nouvel ansatz utilise les avantages de deux ansätze préexistants, et permet d’obtenir l’énergie et l’état fondamental du FHM avec une précision de plusieurs ordres de grandeur supérieure aux ansätze standards, et ce en réduisant significativement le nombre de portes d’intrication CNOT qui sont généralement imparfaites et longues à implémenter.