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焦李成 等 著

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• 量子计算
• 量子优化
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• 量子机器学习
• 量子信息
• 计算科学
• 交叉学科
• 前沿技术

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030523464

版次：01

商品编码：12168000

包装：精装

开本：32开

出版时间：2017-03-01

页数：308

正文语种：中文

内容简介

鉴于量子智能信息处理技术展现的广阔前景，以及对社会各个方面的重要影响。本书作者在该领域进行了深入而有成效的研究工作。在十多年的探索研究中，取得了一些成果，并在广泛的应用领域进行了尝试。从量子智能信息处理的角度，对很多复杂问题提出了新颖的解决思路和方法。基于前面的工作，结合国内外的发展动态，本书集合了当前量子智能信息处理的很多相关内容。不仅包含量子计算，智能信息处理以及交叉领域的基础理论介绍，更加入了许多*新技术在不同领域的应用工作解析。

目录

前言

第1章 量子计算物理基础
1.1 量子算法
1.2 量子系统中的叠加、相干与坍缩
1.3 量子态的干涉
1.4 量子态的纠缠
1.5 量子计算的并行性
参考文献

第2章 量子搜索与优化
2.1 Gmver搜索算法
2.2 量子进化算法
2.2.1 基于量子旋转门的进化算法
2.2.2 基于吸引子的进化算法
2.3 量子退火算法
参考文献

第3章 量子学习
3.1 量子聚类
3.1.1 基于优化的量子聚类
3.1.2 基于量子力学启发的聚类
3.2 量子神经网络
3.2.1 量子M-P模型
3.2.2 量子Hopfield神经网络
3.3 量子贝叶斯网络
3.4 量子小波变换
参考文献

第4章 量子进化组播路由
4.1 量子进化多维背包算法
4.1.1 基本理论
4.1.2 量子进化多维背包算法
4.1.3 仿真实验及其结果分析
4.2 量子进化静态组播路由
4.2.1 量子进化算法
4.2.2 时延受限组播路由问题定义
4.2.3 量子进化组播路由算法
4.2.4 仿真实验及其结果分析
4.3 量子进化动态组播路由
4.3.1 动态组播问题的定义
4.3.2 量子进化动态组播路由算法
4.4 结论与讨论
参考文献

第5章 量子粒子群优化
5.1 协同量子粒子群优化
5.1.1 协同量子粒子群算法
5.1.2 改进的协同量子粒子群算法
5.1.3 仿真实验及其结果分析
5.2 基于多次塌陷一正交交叉的量子粒子群优化
5.2.1 量子多次塌陷
5.2.2 正交交叉试验简介
5.2.3 多次塌陷一正交交叉的量子粒子群算法
5.2.4 仿真实验及其结果分析
5.3 结论与讨论
参考文献

第6章 量子进化聚类
6.1 基于流形距离的量子进化聚类
6.1.1 流形距离
6.1.2 基于流形距离的量子进化数据聚类
6.1.3 算法收敛性分析
6.1.4 时间复杂度分析
6.1.5 仿真实验及其结果分析
6.2 量子多目标进化聚类
6.2.1 聚类算法简介
6.2.2 量子多目标进化聚类算法
6.2.3 时间复杂度分析
6.2.4 仿真实验及其结果分析
6.3 结论与讨论
参考文献

第7章 基于核熵成分分析的量子聚类
7.1 量子聚类算法
7.2 基于核熵成分分析的量子聚类算法
7.3 仿真实验及其结果分析
7.4 结论与讨论
参考文献

第8章 量子粒子群数据分类
8.1 基于量子粒子群的最近邻原型数据分类
8.1.1 数据分类方法简介
8.1.2 K近邻分类概述
8.1.3 基于量子粒子群的最近邻原型的数据分类算法
8.1.4 仿真实验及其结果分析
8.2 改进的量子粒子群的最近邻原型数据分类
8.2.1 基于多次塌陷一正交交叉量子粒子群的最近邻原型算法的数据分类
8.2.2 仿真实验及其结果分析
8.3 结论与讨论
参考文献

第9章 量子进化聚类图像分割
9.1 基于量子进化聚类的图像分割
9.1.1 图像分割方法简介
9.1.2 图像纹理特征提取
9.1.3 仿真实验及其结果分析
9.2 基于分水岭一量子进化聚类算法的图像分割
9.2.1 形态学分水岭算法
9.2.2 基于分水岭一量子进化聚类算法的图像分割
9.2.3 仿真实验及其结果分析
9.3 基于量子多目标进化聚类算法的图像分割
9.3.1 基于量子多目标进化聚类算法的图像分割
9.3.2 仿真实验及其结果分析
9.4 结论与讨论
参考文献

第10章 量子免疫克隆聚类SAR图像分割与变化检测
10.1 基于分水岭一量子免疫克隆聚类算法的sAR图像分割
10.1.1 基于分水岭一量子免疫克隆聚类算法的sAR图像分割方法简介
10.1.2 算法设计与流程说明
10.1.3 时间复杂度分析
10.1.4 仿真实验及其结果分析
10.2 基于先验知识一分水岭量子免疫克隆聚类的sAR图像分割
10.2.1 K均值聚类概述
10.2.2 算法设计与流程说明
10.2.3 仿真实验及其结果分析
10.3 基于量子免疫克隆聚类的sAR图像变化检测
10.3.1 变化检测的一般流程及方法
10.3.2 算法设计与流程说明
10.3.3 时间复杂度分析
10.3.4 仿真实验及其结果分析
10.4 结论与讨论
参考文献

第11章 量子粒子群医学图像分割
11.1 基于协同量子粒子群优化的医学图像分割
11.1.1 医学图像分割概述
11.1.2 基于改进的协同量子粒子群算法的医学图像分割
11.1.3 仿真实验及其结果分析
11.2 基于多背景变量协同量子粒子群优化及医学图像分割
11.2.1 背景变量概述
11.2.2 多背景变量协同量子粒子群算法
11.2.3 基于多背景协同量子粒子群算法的图像分割
11.3 动态变异与背景协同的量子粒子群算法
11.3.1 量子粒子群算法的理论背景
11.3.2 背景协同的量子粒子群算法
11.3.3 改进的背景协同量子粒子群算法
11.3.4 函数仿真测试
11.3.5 医学图像分割仿真测试
11.4 结论与讨论
参考文献

第12章 量子聚类社区检测
12.1 基于量子聚类的社团检测
12.1.1 社团检测方法的研究及发展
12.1.2 基于量子聚类算法的社团检测
12.1.3 仿真实验及其结果分析
12.2 基于量子聚类的大规模社团检测一
12.2.1 基于量子聚类算法的大规模社团检测
12.2.2 仿真实验及其结果分析
12.3 结论与讨论
参考文献

好的，这是一本关于复杂系统建模、数据科学与高级工程应用的著作的简介。 --- 复杂系统建模、数据科学与高级工程应用 内容概述 本书聚焦于当前科学研究与工业实践中最具挑战性的领域——复杂系统的定量分析、智能决策支持以及跨学科的工程化落地。它并非探讨量子力学或计算理论，而是将目光投向那些由大量相互关联的元素构成的宏大系统，例如智能电网的动态平衡、全球供应链的鲁棒性、生物医学数据的深度挖掘，以及下一代智能制造流程的优化控制。 全书结构紧凑，分为四大核心模块：复杂系统理论基础、先进数据驱动建模、优化决策与控制、以及实际工程案例研究。作者旨在为读者提供一套严谨而实用的工具箱，使他们能够有效地识别、抽象并解决现实世界中的复杂难题。 第一部分：复杂系统理论基础与抽象（System Abstraction and Fundamentals） 本部分为全书的理论基石，重点在于如何将现实世界中看似无序的现象转化为可分析的数学框架。 1. 复杂性的度量与分类： 系统复杂性不仅仅是规模的体现，更是结构、连接性和动态行为的综合结果。本章深入探讨了信息熵、相互作用强度以及鲁棒性（Robustness）和韧性（Resilience）作为度量指标的应用。讨论了系统从简单线性行为到涌现（Emergence）现象的临界点识别技术。 2. 图论与网络科学的深化应用： 超越基础网络拓扑，本章侧重于带权、有时变网络（Time-Varying Networks）的分析。重点介绍社区发现算法（如模块化优化、标签传播）在识别功能集群中的应用，以及中心性度量（如PageRank的变体、介数中心性）在识别关键控制节点（Bottleneck Nodes）方面的精确性。特别是针对动态网络中信息流或物质流的瞬态分析方法，如基于张量（Tensor）表示的系统建模。 3. 随机过程与状态空间分析： 引入马尔可夫链（Markov Chains）的高级变体，如隐藏马尔可夫模型（HMMs）在序列数据分析中的应用，特别是在故障预测和用户行为建模方面。详细阐述了随机微分方程（SDEs）在线性与非线性系统中状态演化的描述，以及利用蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）对高维不确定性进行采样与评估的技术。 第二部分：先进数据驱动建模与特征工程（Advanced Data-Driven Modeling） 本部分强调从海量异构数据中提取有效信息，构建高精度预测模型。 4. 高维数据降维与特征学习： 探讨了经典的主成分分析（PCA）的局限性，并重点介绍了流形学习（Manifold Learning）技术，如Isomap、LLE在保留数据内在几何结构方面的优势。此外，对于非线性关系的处理，引入了核方法（Kernel Methods）在特征空间映射中的作用，为后续的分类和回归奠定基础。 5. 概率图模型与因果推断： 区别于传统的相关性分析，本章深入探讨了贝叶斯网络（Bayesian Networks）的结构学习与参数估计，用于描绘变量间的条件依赖关系。更进一步，介绍了用于因果发现（Causal Discovery）的算法，如基于约束的方法（如PC算法）和基于评分的方法，旨在从观测数据中推断出真实的因果路径，而非仅仅是统计关联。 6. 深度序列模型的构建与应用： 针对时间序列和结构化数据，重点介绍了长短期记忆网络（LSTMs）的变体（如GRU、双向RNNs）在处理长期依赖问题上的性能优化。此外，详细分析了注意力机制（Attention Mechanisms）如何赋能模型，使其能够自动聚焦于输入序列中最关键的部分，广泛应用于自然语言处理和传感器数据的时间序列预测。 第三部分：优化决策与控制理论（Optimization, Decision Making, and Control） 本部分将建模结果转化为可执行的策略，实现对复杂系统的精确调控。 7. 凸优化与大规模线性规划： 复习并深化了线性规划（LP）和二次规划（QP）的基础，随后转向内点法（Interior-Point Methods）和分解算法（如ADMM）在处理具有数百万变量和约束的大规模优化问题时的效率和稳定性。讨论了约束松弛（Constraint Relaxation）技术在求解NP-hard问题时的实用价值。 8. 鲁棒优化与不确定性下的决策： 在真实世界中，参数总存在不确定性。本章侧重于鲁棒优化（Robust Optimization）框架，学习如何设计在最坏情况（Worst-Case Scenarios）下仍能保证可行性和性能的解。对比了随机优化方法，并介绍了Box-Approximation和Ellipsoidal Uncertainty Sets的实际应用。 9. 强化学习在动态控制中的前沿应用： 本书将强化学习（RL）视为一种高级的序列决策框架。详细介绍了策略梯度方法（Policy Gradient Methods），如REINFORCE和Actor-Critic架构。更深入地探讨了Model-Based RL（基于模型的强化学习）如何利用系统动态模型来提高样本效率，并将其应用于需要高频响应的控制任务中，例如机器人路径规划和资源调度。 第四部分：高级工程案例研究（Advanced Engineering Case Studies） 本部分通过具体的工业场景，展示前述理论和方法的集成应用。 10. 智能电网的弹性调度与需求侧响应： 案例研究了在可再生能源接入下电网的潮流平衡问题。应用多时标优化（Multi-Timescale Optimization）结合实时数据同化技术，实现对分布式能源的优化调度。重点讨论了如何利用网络拓扑分析来预测级联故障的风险，并设计快速隔离与恢复策略。 11. 供应链网络的风险管理与韧性设计： 以全球制造业供应链为例，利用随机网络模型来模拟中断事件（如港口关闭、自然灾害）。运用博弈论模型分析供应商与制造商之间的策略互动，并通过模拟优化技术，设计分散化采购和缓冲库存策略，以最小化中断对总产出的影响。 12. 生物医学信号处理与个性化医疗： 探讨了如何利用高维EEG/fMRI数据，通过稀疏表示（Sparse Representation）和图卷积网络（GCNs）来分析大脑功能连接模式。案例集中于利用这些模型进行早期疾病诊断辅助，并通过集成患者的基因组数据，实现治疗方案的个性化推荐，强调数据隐私保护下的模型构建。 --- 目标读者： 本书面向拥有扎实数学、统计学或工程背景的研究人员、高级工程师、博士研究生及相关领域的决策分析师。阅读本书需要对微积分、线性代数和基础概率论有良好的掌握。本书的价值在于提供一套从理论推导到实际部署的完整方法论体系，以应对未来复杂、不确定性高的工程与科学挑战。

评分☆☆☆☆☆

最近一股脑地啃完了《量子计算、优化与学习》，感觉就像是经历了一场大脑的“高强度训练”。这本书可不是那种轻松惬意的下午茶读物，它需要你全身心地投入，去理解那些深邃的科学思想。作者在开篇就毫不含糊地抛出了量子计算的基本概念，从量子比特的叠加和纠缠，到各种量子门的操作，每一步都力求严谨，但又巧妙地避免了纯粹的公式堆砌，而是通过一些生动的类比，试图将这些抽象的概念具象化。 接着，书中对优化算法的阐述，将我带入了一个全新的思考维度。我一直觉得优化在实际应用中有着举足轻重的地位，但总觉得在某些复杂的场景下，经典的优化方法总显得有些力不从心。这本书就非常精准地指出了这一点，并且深入探讨了量子计算在解决这类难题时的独特优势。我尤其被书中关于量子退火算法的介绍所吸引，它提供了一种完全不同于传统迭代寻找最优解的方式，让人耳目一新。读到这里，我甚至开始思考，未来那些我们认为是“不可能解决”的复杂问题，是否会因为量子计算的出现而迎刃而解。 随后，书的内容又自然地过渡到了学习，也就是我们常说的机器学习。但作者并没有停留在经典的机器学习框架，而是将目光投向了更为前沿的量子机器学习。这部分让我眼前一亮，因为它展示了一种全新的处理数据和构建智能模型的方式。书中对量子神经网络和量子支持向量机的讲解，不仅理论扎实，而且还点出了其在处理海量数据和复杂模式识别方面的巨大潜力。我开始想象，未来那些我们引以为傲的人工智能，是否会在量子计算的加持下，实现一次飞跃式的进化。 不得不说，这本书的某些段落，确实让我花费了不少心思去理解。例如，在讨论量子纠缠的测量和信息传递时，我感觉自己仿佛置身于一个全新的物理现实之中，需要不断地调整自己的认知框架。作者在处理这些挑战性内容时，并没有选择简化，而是力求还原其本来的复杂性，这反而让我觉得这本书的价值更高。它不是在“教”你，而是在“引导”你，让你自己去发现、去理解。 总而言之，《量子计算、优化与学习》是一本非常有分量的著作。它不仅仅是一本关于特定技术的书籍，更是一次深刻的思维探索。作者成功地将量子计算、优化和学习这三个看似独立但又相互关联的领域，编织成了一张宏大的知识网络。阅读这本书的过程，就像是在攀登一座知识的山峰，虽然过程艰辛，但登顶后的风景却是无与伦比的。我强烈推荐这本书给那些渴望了解未来计算范式，并愿意挑战自身认知极限的读者。

评分☆☆☆☆☆

我最近终于读完了那本《量子计算、优化与学习》，虽然名字听起来挺硬核的，但实际阅读体验却远超我的预期。这本书就像一个技艺精湛的向导，带着我一步步探索那些令人着迷的计算领域。一开始，我以为会充斥着枯燥的数学公式和复杂的理论推导，毕竟“量子”这个词就自带一种高不可攀的光环。然而，作者的处理方式却让我惊喜不已。他并没有直接扔给我们一堆概念，而是从最基础的物理原理讲起，用生动形象的比喻将量子比特的叠加态和纠缠态解释得清晰透彻，就好像在给我们讲述一个科幻故事。 接着，书的重点转向了优化算法。我一直觉得优化是个非常“实在”的领域，无论是工程设计、物流配送，还是金融投资，都离不开它。而这本书巧妙地将量子计算的概念融入其中，展示了量子算法在解决经典计算难以企及的复杂优化问题时的巨大潜力。读到这里，我仿佛看到了未来自动驾驶汽车如何利用量子优化来规划最优路线，或是智能电网如何通过量子算法实现更高效的能源分配。其中关于量子退火的部分，作者的讲解尤其细致，让我对如何“启发式”地寻找最优解有了全新的认识，不再是死记硬背公式，而是理解其背后的逻辑和思想。 之后，书又深入到“学习”的部分。这里的“学习”并非我们日常理解的学校教育，而是指机器学习。我之前接触过一些机器学习的入门书籍，但总觉得概念有些抽象，难以深入。这本书则从量子机器学习的角度切入，提供了一种全新的视角。作者详细阐述了如何利用量子态的特性来表示和处理数据，以及如何构建量子神经网络。这种将量子力学的奇妙性质应用于人工智能的思路，着实让我大开眼界。我甚至开始想象，未来的AI系统是否会运行在量子计算机上，从而拥有我们难以想象的学习能力和推理速度。 坦白说，这本书的某些章节确实对我的逻辑思维提出了不小的挑战，特别是关于量子纠缠的哲学探讨部分，让我陷入了长久的沉思。我花了相当长的时间去消化那些关于“信息”和“实在”本质的讨论，试图理解量子世界与我们宏观世界的差异。然而，正是这种挑战，让我感到收获颇丰。这本书并没有试图将所有东西都“喂”给你，而是鼓励你去独立思考，去探索更深层次的含义。我发现，在反复阅读和思考的过程中，我不仅学到了知识，更重要的是，我的思维方式得到了拓展，看待问题的角度也更加多元。 总而言之，《量子计算、优化与学习》是一本令人印象深刻的书。它不仅是关于科学技术的介绍，更是一次思维的启迪之旅。作者的写作风格既有严谨的学术深度，又不失引人入胜的叙述能力。这本书成功地将三个看似独立但又紧密相连的领域——量子计算、优化和学习——融为一体，构建了一个宏大而迷人的图景。我毫不犹豫地将它推荐给任何对未来科技充满好奇，或者希望拓宽知识边界的读者。它会让你重新审视计算的本质，以及人类智能的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

拿到《量子计算、优化与学习》这本书时，我心里其实是有些打鼓的，生怕又是一本充斥着晦涩术语和枯燥公式的“天书”。然而，真正翻开之后，我才发现我的担忧是多余的。作者的写作风格相当独特，他并不是一开始就强迫你接受那些高深的理论，而是像一位经验丰富的导游，先带你领略一番量子世界的奇妙风光。从量子比特的“叠加”到“纠缠”，这些在经典世界里难以想象的概念，在他的笔下变得生动有趣，仿佛我们正身临其境地观察着微观粒子的奇特行为。 随后，这本书的重点落在了优化算法上，这正是我一直以来非常关注的领域。现代社会，无论哪个行业，都离不开优化。而本书则为我们展示了如何利用量子计算的强大能力来攻克那些曾经看似无解的优化难题。作者在介绍量子退火算法时，那种将物理过程与解决问题巧妙结合的思路，让我耳目一新。我甚至开始构思，如果将来我们能将这种量子优化应用于城市交通管理，或是药物研发，那将是多么令人兴奋的场景。书中对各种优化问题的分析，都带有很强的现实指导意义。 更让我惊喜的是，本书并没有止步于量子计算，而是将视角拓展到了机器学习领域，特别是量子机器学习。这部分的内容，让我对人工智能的未来发展有了全新的认识。作者详细讲解了如何利用量子态的独特性来编码和处理信息，以及如何构建量子神经网络。这种将量子力学的非凡能力与人工智能的智能潜力相结合的思路，让我看到了一个充满无限可能的未来。我甚至开始憧憬，未来的AI是否会以一种我们现在无法想象的方式进行学习和推理。 然而，不得不承认，本书的某些章节确实对我提出了相当大的挑战。在阅读关于量子信息论和纠缠态的深入讨论时，我感觉自己的逻辑思维受到了前所未有的冲击。作者在解释这些内容时，并没有回避其复杂性，而是力求呈现其本质。这意味着我需要花费更多的时间和精力去理解，去反复咀嚼。但正是这种挑战，让我觉得这本书的含金量极高，它不是给你现成的答案，而是引导你去探索。 总的来说，《量子计算、优化与学习》是一本集深度、广度和前瞻性于一体的杰作。它成功地将量子计算、优化和学习这三个关键领域串联起来，为读者提供了一个理解未来计算范式的绝佳窗口。阅读此书的过程，就像是在进行一场智力的冒险，虽然过程充满未知，但最终的收获却无比丰厚。我极力推荐这本书给所有对科技前沿抱有浓厚兴趣，并愿意挑战自我思维边界的读者。

评分☆☆☆☆☆

一本厚重的书，拿在手里就有一种沉甸甸的学术气息。《量子计算、优化与学习》这本书，我断断续续也翻了不少时间。怎么说呢，它的内容确实很扎实，不是那种轻飘飘的科普读物。从一开始就直击核心，如果你想了解量子计算到底是怎么回事，这本书会给你一个相当详尽的答案，虽然过程可能需要你付出一些心思去理解那些精密的数学模型和物理概念。 这本书最大的亮点之一，我认为在于它对优化问题的深入剖析。我们知道，现实世界中充满了各种各样的优化挑战，小到个人的时间管理，大到全球的资源调配，无一不涉及优化。作者在这本书中，着重探讨了如何利用量子计算的独特性质来解决这些棘手的问题，特别是那些经典算法望尘莫及的NP-hard问题。我印象特别深刻的是关于量子绝热优化算法的章节，它提供了一种全新的思路，如何让量子系统“自然地”找到能量最低点，也就是最优解。读的时候，我脑海里一直在回想我之前在工作中遇到的各种优化难题，不禁开始畅想，如果未来这些算法真的能够大规模应用，我们的世界会发生怎样的改变。 紧接着，作者的笔锋又转向了机器学习领域。这部分内容非常前沿，量子机器学习的概念听起来就充满了科幻色彩。书中详细介绍了如何利用量子态的特性来构建和训练模型，以及量子算法在模式识别、数据分类等任务上的潜在优势。我特别关注了其中关于量子支持向量机和量子神经网络的讨论，这为我理解人工智能的未来发展方向提供了新的视角。虽然我目前还没有能力去实际实现这些量子算法，但光是阅读这些理论，就足以激发我的想象力，让我对未来的计算和智能产生无限遐想。 不过，必须承认，这本书的阅读过程并非一帆风顺。有那么几章，特别是关于量子纠缠和量子信息论的深入探讨，对我来说确实是极大的挑战。作者在解释这些概念时，有时会涉及一些非常抽象的数学和物理原理，需要反复阅读才能勉强抓住一些脉络。我甚至动用了不少参考资料，才勉强跟上作者的思路。但这恰恰说明了这本书的深度和价值，它逼迫你去思考，去挑战自己的认知边界，而不是简单地接受现成的答案。 总的来说，《量子计算、优化与学习》是一本值得所有对前沿科技感兴趣的读者深入研读的书。它不仅仅是一本技术手册，更是一本思想的启迪录。作者在量子计算、优化和学习这三个关键领域之间搭建了一座坚实的桥梁，让我对它们的关联性和未来发展有了更深刻的理解。虽然阅读过程充满挑战，但最终的收获却是巨大的。它让我看到了计算的未来，也让我对科学探索的边界有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《量子计算、优化与学习》这本书时，我心里既期待又有些忐忑，毕竟“量子”这个词自带一种高深莫测的光环。但读完之后，我得说，作者成功地打破了这种隔阂，用一种既严谨又充满魅力的笔触，为我打开了一个全新的世界。这本书的开头，就像是一场精心策划的序幕，用简洁而生动的语言，将量子世界那些令人匪夷所思的概念，比如叠加态和纠缠态，栩栩如生地呈现在我面前。我仿佛看到了一个个微小的粒子，在我的眼前跳跃、叠加，创造出无限的可能性。 接着，本书的重点转向了优化算法，这是一个在现实世界中有着无数应用的领域。我一直觉得，在这个信息爆炸的时代，如何更有效地进行决策和资源分配，是至关重要的。而这本书则为我展示了，量子计算如何以前所未有的方式，去解决那些曾经困扰我们的复杂优化问题。作者对量子退火算法的讲解，尤其让我印象深刻，它提供了一种全新的视角，让我们不再局限于经典的搜索方法，而是通过一种“启发式”的方式，去找到最优解。这让我对未来的智能系统如何进行高效决策充满了期待。 之后，书的内容自然而然地延伸到了学习，也就是我们常说的人工智能。但作者并没有止步于传统的机器学习，而是深入探索了量子机器学习的奥秘。这部分内容，着实让我大开眼界。它不仅让我了解到如何利用量子态的特性来处理数据，还为我揭示了量子算法在加速学习过程、提升模型性能方面的巨大潜力。我开始想象，未来的AI系统，是否会运行在量子计算机上，从而拥有超越我们想象的学习能力和创造力。 当然，这本书的阅读过程也并非一帆风顺。在某些章节，特别是关于量子纠缠的深入探讨时，我感觉自己仿佛置身于一个完全陌生的思维空间。作者在解释这些抽象概念时，并没有选择简化，而是力求还原其本来的复杂性。这需要我花费相当多的时间和精力去反复思考，去消化吸收。然而，正是这种挑战，让我觉得这本书的价值非凡，它不仅仅是知识的传递，更是一次思维的重塑。 总而言之，《量子计算、优化与学习》是一本极具启发性的著作。它不仅为我提供了关于量子计算、优化和学习的深刻见解，更重要的是，它拓展了我对计算本质和未来科技发展方向的认知。这本书就像一座灯塔，指引我穿越迷雾，去探索科学的未知领域。我毫不犹豫地将它推荐给所有渴望了解未来计算范式，并愿意投入时间去深入思考的读者。

评分☆☆☆☆☆

量子计算、优化与学习

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，经典

评分☆☆☆☆☆

好书一本。讲得易懂，内容详细。

评分☆☆☆☆☆

里面错误比较多……

评分☆☆☆☆☆

内容详尽，例子浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

内容很全，与量子人工智能相关的东西多

评分☆☆☆☆☆

是正版

评分☆☆☆☆☆

值得一读

评分☆☆☆☆☆

内容详尽，例子浅显易懂