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.
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.
Explore la cryptanalyse dans les systèmes à clé publique et la puissance de l'interaction dans les preuves interactives, couvrant le CO-NP, les classes NP, P vs. NP, et plus encore.
Examine les problèmes de NP, la coloration des graphiques, l'optimisation des chemins et les distinctions de complexité computationnelle dans les classes P et NP.
Explore la complexité de l'algorithme, la notation big-O, l'induction, la récursion et l'analyse des temps de fonctionnement, couvrant les problèmes NP et les classes de complexité.
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).
