Couvre les principes fondamentaux de l'informatique quantique, y compris la réalisation de qubits, les ordinateurs quantiques évolutifs, la communication quantique et les algorithmes quantiques.
Explore les progrès dans les résolveurs de flux de puissance optimaux, en mettant l'accent sur l'optimisation multipériodes et les contraintes de sécurité.
Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Défis posés par l'apprentissage des modèles probabilistes, couvrant la complexité des calculs, la reconstruction des données et les lacunes statistiques.
Explore la simplification des équations de propagation des croyances pour les modèles par paires, réduisant la complexité de calcul de l'ordre n cube à l'ordre n.
Explore le calcul avec des réseaux de tenseurs, couvrant les distributions de probabilités conjointes, la mécanique statistique et les applications de calcul quantique.
S'insère dans la théorie de la complexité, en se concentrant sur le problème P vs NP et la classification des problèmes informatiques en fonction de l'efficacité.
Couvre la modélisation du système énergétique, l'optimisation, les scénarios, les prédictions, les complexités et les controverses dans les modèles énergétiques.
