Nathan Wiebe

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Informatique quantique

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Mes recherches portent sur la mise au point d’algorithmes quantiques et plus particulièrement des algorithmes de simulation de systèmes physiques, ainsi que sur l’apprentissage automatique, l’optimisation et la caractérisation des systèmes physiques.

Prix

Prix de conférencier émérite de l’Université Yale 2022

Publications Pertinentes

Biamonte, J., Wittek, P., Pancotti, N., Rebentrost, P., Wiebe, N., & Lloyd, S. (2017). Quantum machine learning. Nature, 549(7671), 195-202.
Childs, A. M., & Wiebe, N. (2012). Hamiltonian simulation using linear combinations of unitary operations. Quantum Information & Computation, 12(11-12), 901-924.
Gilyén, A., Su, Y., Low, G. H., & Wiebe, N. (2019, June). Quantum singular value transformation and beyond: exponential improvements for quantum matrix arithmetics. In Proceedings of the 51st Annual ACM SIGACT Symposium on Theory of Computing (pp. 193-204).

institut

Université de Toronto

Département

Département de psychologie expérimentale; Centre Wellcome de neuroimagerie humaine; département d’informatique

Éducation

Ph.D. (physique), Université de Calgary
M.Sc. (physique), Université Simon Fraser
B.Sc. (physique mathématique), Université Simon Fraser

Pays

Royaume-Uni

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