Manasvi Kumar - Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline) | FRATCH

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Recommended expert

Berlin, Deutschland

Erfahrungen

Aug. 2025 - Sept. 2025

2 Monaten

Berlin, Deutschland

Max-Cut mit MQT-Quantum Auto Optimizer (QAOA vs klassische Baseline)

Eigenes Projekt

Formulierte das Max-Cut-Problem als QUBO und implementierte QAOA im Vergleich zu einer Simulated-Annealing-Baseline mit reproduzierbaren Parametersweeps, festen Seeds und exakten Überprüfungen an kleinen Graphen
Überprüfte, dass beide Ansätze auf allen getesteten Instanzen das bekannte Optimum erreichten; eine tiefere QAOA erhöhte die Laufzeit bei begrenztem Nutzen in diesen Fällen
Tech: Python · mqt.qao · Qiskit · qiskit-algorithms · NetworkX · Matplotlib · NumPy · SymPy

Juni 2022 - März 2023

10 Monaten

Dehradun, Indien

Übersichtsarbeit

Uttaranchal University

Verfasste eine Übersichtsarbeit zur digitalen finanziellen Inklusion & künstlichen Intelligenz in den Zielen für nachhaltige Entwicklung 8 und 9
Präsentierte die Ergebnisse auf der Internationalen Konferenz für rechnergestützte und mathematische Methoden in den angewandten Wissenschaften (2023)
Stärkte Fähigkeiten in akademischer Forschung, Analyse und Präsentation

Okt. 2021 - Nov. 2022

1 Jahr 2 Monaten

Dehradun, Indien

Forschungsassistent

Uttaranchal University

Führte Forschung zur Lagerbestandsmodellierung bei preisabhängiger Nachfrage mit Analyse der CO2-Emissionen durch
Arbeitete mit der Fakultät an einer Peer-Review-Arbeit zusammen, die auf der Internationalen Konferenz zu Fortschritten in Materialien für Gesundheit, Umwelt und Kreislaufwirtschaft (2022) vorgestellt wurde
Setzte mathematische Modellierung und wissenschaftliches Schreiben ein, um umsetzbare akademische Erkenntnisse zu liefern

Berlin, Deutschland

Grover-Algorithmus bei unbekannter Anzahl von Lösungen

Eigenes Projekt

Implementierung des Grover-Algorithmus in Qiskit mit Fokus auf Fälle, in denen die Anzahl markierter Lösungen unbekannt ist
Benchmarking und Validierung von Strategien wie dem Zufallsiterations- und dem schrittweisen Iterationsansatz gegenüber theoretischen Vorhersagen
Entwicklung einer modularen Code-Struktur und eines Test-Frameworks für Reproduzierbarkeit
Tech: Python · Qiskit · NumPy · Matplotlib

Fähigkeiten

Programmierung & Tools

Python
R
Mysql
Matlab
C++
Qiskit
Microsoft Office (Excel, Word, Powerpoint)

Spezialisierungen

Quantencomputing
Mathematische Optimierung
Maschinelles Lernen
Datenanalyse

Sprachen

Hindi

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Grundkenntnisse

Ausbildung

Okt. 2023 - Bis heute

Technische Universität Berlin

Master of Science · Wissenschaftliches Rechnen · Berlin, Deutschland

Juli 2020 - Juni 2023

Uttaranchal University

Bachelor of Science, Honours · Mathematik · Dehradun, Indien

Zertifikate & Bescheinigungen

Agile Projektplanung

Codecademy

Grundlagen der Quanteninformation

IBM Quantum Learning

Umfassende Einführung in die Quantenmechanik

Udemy

Datenanalyse mit Python

IBM

Datenwissenschaftler

Codecademy

Datenvisualisierung mit R

IBM

Effektive Teamkommunikation

Codecademy

Grundlegende KI-Konzepte

Microsoft

Grundlagen von Azure KI

Microsoft

Grundlagen von Quantenalgorithmen

IBM Quantum Learning

Allgemeine Formulierung der Quanteninformation

IBM Quantum Learning

Einführung in generative KI

Microsoft

Einführung in Maschinelles Lernen

Microsoft

Mathematische Optimierung für geschäftliche Probleme

IBM

Grundlagen des Projektmanagements

IBM

Grundlagen für Projektmanager

Codecademy

Python für Data Science

IBM

Grundlagen des Quanten-Business

IBM Quantum Learning

Erfolgreiche Zusammenarbeit

Codecademy

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