Fiche de ANGRISANI Armando

Informations professionnelles


Statut: Docteur ED
ED: EDITE
Unité de recherche: LIP6
Employeur: Sorbonne Université


Date de debut de thèse: 1 novembre 2020
Date soutenance de thèse: 11 décembre 2023
Directrice de thèse: Elham KASHEFI (LIP6)
Encadrant : Vincent COHEN-ADDAD (LIP6)
Sujet de thèse: Hybrid Classical-Quantum Learning Applications for Noisy Intermediate-Scale Quantum Computing Thématique : Algorithmique quantique



Soutenance de thèse

Données générales

Titre : The disparate impact of noise on quantum learning algorithms
Date : 11 décembre 2023
Heure: 10:00
Résumé : This thesis explores the impact of noise on quantum learning algorithms. It investigates the effect of noise on variational quantum algorithms, highlighting disparities between unital and non-unital noise models. It also addresses the problem of learning quantum dynamics with noisy measurements and offers efficient solutions for specific classes of unitary operators. Additionally, the thesis delves into quantum differential privacy, proposing a new definition of neighboring quantum states, providing tighter privacy guarantees for quantum measurements, and establishing an equivalence between quantum statistical queries and quantum differential privacy in the local model. These findings contribute to our understanding of the challenges and opportunities inherent to the implementation of quantum algorithms on noisy near-term devices.
Lieu : Salle : 211 (55-65) Sorbonne Université, 4 place de Jussieu, 75005 Paris

Rapporteurs/ Rapporteuses

Personne Qualité Etablissement
M. Sarkar Rik Maître de Conférences Univ. of Edinburgh (Royaume-Uni)
M. Gur Tom Maître de Conférences Université de Cambridge (Royaume-Uni)

Composition du jury

Personne Qualité Etablissement
M. Gur Tom Maître de Conférences Université de Cambridge (Royaume-Uni)
M. Sarkar Rik Maître de Conférences Univ. of Edinburgh (Royaume-Uni)
M. Kerenidis Iordanis Directeur de recherche (HDR) Institut de Recherche en Informatique Fondamentale, Univ. de Paris Cité, CNRS
Mme. Kashefi Elham Directrice de recherche (HDR) LIP6, Sorbonne Université, CNRS