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

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

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

Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique

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

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.