Descriptif
Approche pratique de l'analyse de résultats de mesures provenant d'un système quantique potentiellement intriqué. Notion de modélisation de système quantique à 2 états (bit quantique / qubit), de mesures quantiques corrélées, d'intrication. Compréhension et maîtrise des concepts probabilistes et statistiques permettant de mettre en lumière des relations entre variables (statistique descriptive multivariée), de les quantifier (mesure de la structure de dépendance) et de les modéliser dans un cadre de validité contrôlé (simulation, inférence (non-) paramétrique et tests d’hypothèses).
Permet une initiation à 2 domaines stratégiques (quantique et data science) par une approche « ingénieur » d’utilisation d’outils et de modèles dans leur domaine de validité.
Objectifs pédagogiques
Expliquer des méthodes simples d'analyse de jeux de données (corrélations...)
Appliquer des méthodes simples d'analyse à des résultats de mesure.
Appliquer le principe de la mesure quantique pour un système à 2 états (qubit).
Décrire l'état d'une paire de qubits, en particulier le cas de qubits intriqués.
Expliquer un cas simple d'inégalité de Bell et sa violation par une paire de qubits intriqués.
Expliquer et Appliquer des techniques élémentaires de statistique descriptive multivariée, de modélisation probabiliste, de simulation de modèles probabilistes et d’inférence statistique (estimation et tests d’hypothèse).
- Contrôle de connaissance : 3
effectifs minimal / maximal:
1/60Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Bases de programmation scientifique en Python.
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Vos modalités d'acquisition :
Contrôle continu, contrôle de connaissance, TP noté, mini-projet
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Programme détaillé
- Jour 1 :
- Introduction
- TP/cours de prise en main des outils (Jupyter, Pandas, statistiques descriptives)
- TP/cours de traitement pratique de jeux de données fournis (issus de mesure de polarisation de photons), visualisation, calcul de dépendances et de corrélations.
- Acquis de la journée : visualiser les statistiques décrivant un jeu de données.
- Jour 2 :
- Quiz
- Cours/debrief sur la polarisation de photons, modélisation de leur état quantique
- TP/cours de modèles probabilistes (quantités mesurant la dépendance, estimation du risque d'erreur, tests d'hypothèses, p-valeurs...)
- Acquis de la journée : tester une hypothèse ou un modèle de l'état quantique d'un photon sur des jeux de données issus de mesure.
- Jours 3-4 :
- Quiz
- Cours sur l'intrication quantique de photons polarisés, modélisation d'une paire de photons
- Analyse du générateur de jeux de données par simulation de mesures quantiques
- TP sur l'estimation de dépendance, entraînement d'un modèle
- Mini-projet : développement d'un logiciel pour reconnaître l'intrication dans les résultats de mesure de paires de photons.
- Jour 5 :
- Cours / bilan de l'ensemble des notions vues précédemment
- Fin du mini-projet
- Examen : analyse de jeux de données et des logiciels développés en mini-projet.