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emplois These Quantique

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    • Des connaissances en logique mathématique et en calcul quantique seront un plus.
    • Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique.
    • Repousser cette limite en complétant les techniques de LiDAR single photon existantes.
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    • Ce projet de thèse sera réalisé au sein de l’équipe « Physique des nanostructures et dispositifs quantiques » (plus d’informations sur https://www.iemn.fr/la-…
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    • Superviser la gestion des incidents de sécurité et les plans de…
    • Répondre aux problématiques concrètes (projets, audits, non-conformités).

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biologie

Job Post Details

Jeux à probabilités quantiques contraintes // Quantum Chance-Constrained Games - job post

Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique
Gif-sur-Yvette (91)
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Lieu

Gif-sur-Yvette (91)

Description du poste

Jeux à probabilités quantiques contraintes // Quantum Chance-Constrained Games

Réf ABG-135461
ADUM-69446
Sujet de Thèse

04/02/2026

Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique
Lieu de travail
Gif sur Yvette Cedex - Ile-de-France - France
Intitulé du sujet
Jeux à probabilités quantiques contraintes // Quantum Chance-Constrained Games
Mots clés
Probabilités quantiques, Théorie des jeux, Logique Quantique, Algorithmes quantiques
Quantum Probabilities, Game Theory, Quantum Logic, Quantum Algorithms

Description du sujet

Ce projet de doctorat porte sur l'étude des interactions stratégiques entre des acteurs utilisant des ressources quantiques et devant prendre des décisions en situation d'incertitude. L'objectif est de définir et d'analyser une nouvelle classe de systèmes, les jeux quantiques à contraintes probabilistes, dont les résultats sont influencés par le comportement quantique, les contraintes probabilistes et logiques, ainsi que par des environnements de décision bruités. Un élément central de ce travail consistera à étudier l'émergence des équilibres dans ces jeux, leur représentation à l'aide de structures de problèmes complémentaires et variationnels, et leur calcul algorithmique. Ce sujet relie des concepts issus de la théorie des jeux quantiques, de la prise de décision stochastique, de l'inférence probabiliste en logique quantique et des méthodes modernes d'analyse d'équilibre.
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This PhD project focuses on the study of strategic interactions between players who operate using quantum resources and must make decisions under uncertainty. The objective is to define and
analyze a new class of systems referred to as quantum chance-constrained games, in which the outcomes of the game are influenced by quantum behaviour, probabilistic and logic constraints and
noisy decision environments. A core element of the work will be to investigate how equilibria arise in such games, how they can be represented using complementarity and variational problem structures,
and how they can be computed algorithmically. The topic connects ideas from quantum game theory, stochastic decision-making, quantum-logic probabilistic inference and modern equilibrium
methods.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Nature du financement

Précisions sur le financement

Contrats ED : Programme blanc GS-ISN*Programme doctoral 'Handicap' MESRI-UPSaclay*Programme doctoral 'Quantique'

Présentation établissement et labo d'accueil

Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique

Etablissement délivrant le doctorat

Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique

Ecole doctorale

580 Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication

Profil du candidat

Le candidat doit avoir les compétences suivantes: 1. Master en informatique avec de solides connaissances de base en mathématiques et en théorie des probabilités ou un master en mathématiques appliquées avec des connaissances en optimisation convexe. Des connaissances en logique mathématique et en calcul quantique seront un plus. 2. Connaissance en programmation Phyton.
The candidate should have the following backgrounds: 1. A master degree in computer science with strong background in mathematics or master degree in applied mathematics with experience in convex optimization and probability theory. Skills in Mathematical logic and quantum computing will be appreciated. 2. Good programming skills in Phyton.
Date limite de candidature
31/07/2026

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