Couvre l'algorithme Quantum Approximate Optimization (QAOA) pour résoudre les problèmes d'optimisation combinatoire à l'aide d'ordinateurs quantiques et de son application aux problèmes de satisfabilité booléenne (SAT).
Explore le problème de satisfabilité booléenne et l'algorithme Davis-Putnam-Logemann-Loveland, ainsi que les résolveurs SAT modernes et les techniques de résolution efficaces.
Explore la logique prédictive, en mettant l'accent sur les quantificateurs et les formes normales, soulignant l'importance de trouver des témoins et des contre-exemples.
Couvre la règle danalyse de cas, la résolution propositionnelle, la solidité, lexhaustivité et la résolution sur les clauses, avec des exercices pratiques inclus.
Explore les quantificateurs avec des domaines finis, le quantificateur d'unicité, les instructions composites, la liaison de variables et la validité en logique.
Explore les systèmes de transition finis, la logique propositionnelle, l'interprétation de la vérité, la satisfaction et la représentation des fonctions booléennes avec des circuits.
Explore une variété de problèmes ouverts en théorie des graphes et en complexité informatique, mettant au défi les étudiants d'analyser et de résoudre des problèmes complexes.
Introduit la résolution de théories modulo de satisfaction (SMT), couvrant la logique propositionnelle, les fonctions non interprétées et l'instanciation de quantificateur.
