量子計算、優化與學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

焦李成 等 著

圖書標籤:

• 量子計算
• 量子優化
• 機器學習
• 人工智能
• 優化算法
• 量子機器學習
• 量子信息
• 計算科學
• 交叉學科
• 前沿技術

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030523464

版次：01

商品編碼：12168000

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2017-03-01

頁數：308

正文語種：中文

內容簡介

鑒於量子智能信息處理技術展現的廣闊前景，以及對社會各個方麵的重要影響。本書作者在該領域進行瞭深入而有成效的研究工作。在十多年的探索研究中，取得瞭一些成果，並在廣泛的應用領域進行瞭嘗試。從量子智能信息處理的角度，對很多復雜問題提齣瞭新穎的解決思路和方法。基於前麵的工作，結閤國內外的發展動態，本書集閤瞭當前量子智能信息處理的很多相關內容。不僅包含量子計算，智能信息處理以及交叉領域的基礎理論介紹，更加入瞭許多*新技術在不同領域的應用工作解析。

目錄

前言

第1章 量子計算物理基礎
1.1 量子算法
1.2 量子係統中的疊加、相乾與坍縮
1.3 量子態的乾涉
1.4 量子態的糾纏
1.5 量子計算的並行性
參考文獻

第2章 量子搜索與優化
2.1 Gmver搜索算法
2.2 量子進化算法
2.2.1 基於量子鏇轉門的進化算法
2.2.2 基於吸引子的進化算法
2.3 量子退火算法
參考文獻

第3章 量子學習
3.1 量子聚類
3.1.1 基於優化的量子聚類
3.1.2 基於量子力學啓發的聚類
3.2 量子神經網絡
3.2.1 量子M-P模型
3.2.2 量子Hopfield神經網絡
3.3 量子貝葉斯網絡
3.4 量子小波變換
參考文獻

第4章 量子進化組播路由
4.1 量子進化多維背包算法
4.1.1 基本理論
4.1.2 量子進化多維背包算法
4.1.3 仿真實驗及其結果分析
4.2 量子進化靜態組播路由
4.2.1 量子進化算法
4.2.2 時延受限組播路由問題定義
4.2.3 量子進化組播路由算法
4.2.4 仿真實驗及其結果分析
4.3 量子進化動態組播路由
4.3.1 動態組播問題的定義
4.3.2 量子進化動態組播路由算法
4.4 結論與討論
參考文獻

第5章 量子粒子群優化
5.1 協同量子粒子群優化
5.1.1 協同量子粒子群算法
5.1.2 改進的協同量子粒子群算法
5.1.3 仿真實驗及其結果分析
5.2 基於多次塌陷一正交交叉的量子粒子群優化
5.2.1 量子多次塌陷
5.2.2 正交交叉試驗簡介
5.2.3 多次塌陷一正交交叉的量子粒子群算法
5.2.4 仿真實驗及其結果分析
5.3 結論與討論
參考文獻

第6章 量子進化聚類
6.1 基於流形距離的量子進化聚類
6.1.1 流形距離
6.1.2 基於流形距離的量子進化數據聚類
6.1.3 算法收斂性分析
6.1.4 時間復雜度分析
6.1.5 仿真實驗及其結果分析
6.2 量子多目標進化聚類
6.2.1 聚類算法簡介
6.2.2 量子多目標進化聚類算法
6.2.3 時間復雜度分析
6.2.4 仿真實驗及其結果分析
6.3 結論與討論
參考文獻

第7章 基於核熵成分分析的量子聚類
7.1 量子聚類算法
7.2 基於核熵成分分析的量子聚類算法
7.3 仿真實驗及其結果分析
7.4 結論與討論
參考文獻

第8章 量子粒子群數據分類
8.1 基於量子粒子群的最近鄰原型數據分類
8.1.1 數據分類方法簡介
8.1.2 K近鄰分類概述
8.1.3 基於量子粒子群的最近鄰原型的數據分類算法
8.1.4 仿真實驗及其結果分析
8.2 改進的量子粒子群的最近鄰原型數據分類
8.2.1 基於多次塌陷一正交交叉量子粒子群的最近鄰原型算法的數據分類
8.2.2 仿真實驗及其結果分析
8.3 結論與討論
參考文獻

第9章 量子進化聚類圖像分割
9.1 基於量子進化聚類的圖像分割
9.1.1 圖像分割方法簡介
9.1.2 圖像紋理特徵提取
9.1.3 仿真實驗及其結果分析
9.2 基於分水嶺一量子進化聚類算法的圖像分割
9.2.1 形態學分水嶺算法
9.2.2 基於分水嶺一量子進化聚類算法的圖像分割
9.2.3 仿真實驗及其結果分析
9.3 基於量子多目標進化聚類算法的圖像分割
9.3.1 基於量子多目標進化聚類算法的圖像分割
9.3.2 仿真實驗及其結果分析
9.4 結論與討論
參考文獻

第10章 量子免疫剋隆聚類SAR圖像分割與變化檢測
10.1 基於分水嶺一量子免疫剋隆聚類算法的sAR圖像分割
10.1.1 基於分水嶺一量子免疫剋隆聚類算法的sAR圖像分割方法簡介
10.1.2 算法設計與流程說明
10.1.3 時間復雜度分析
10.1.4 仿真實驗及其結果分析
10.2 基於先驗知識一分水嶺量子免疫剋隆聚類的sAR圖像分割
10.2.1 K均值聚類概述
10.2.2 算法設計與流程說明
10.2.3 仿真實驗及其結果分析
10.3 基於量子免疫剋隆聚類的sAR圖像變化檢測
10.3.1 變化檢測的一般流程及方法
10.3.2 算法設計與流程說明
10.3.3 時間復雜度分析
10.3.4 仿真實驗及其結果分析
10.4 結論與討論
參考文獻

第11章 量子粒子群醫學圖像分割
11.1 基於協同量子粒子群優化的醫學圖像分割
11.1.1 醫學圖像分割概述
11.1.2 基於改進的協同量子粒子群算法的醫學圖像分割
11.1.3 仿真實驗及其結果分析
11.2 基於多背景變量協同量子粒子群優化及醫學圖像分割
11.2.1 背景變量概述
11.2.2 多背景變量協同量子粒子群算法
11.2.3 基於多背景協同量子粒子群算法的圖像分割
11.3 動態變異與背景協同的量子粒子群算法
11.3.1 量子粒子群算法的理論背景
11.3.2 背景協同的量子粒子群算法
11.3.3 改進的背景協同量子粒子群算法
11.3.4 函數仿真測試
11.3.5 醫學圖像分割仿真測試
11.4 結論與討論
參考文獻

第12章 量子聚類社區檢測
12.1 基於量子聚類的社團檢測
12.1.1 社團檢測方法的研究及發展
12.1.2 基於量子聚類算法的社團檢測
12.1.3 仿真實驗及其結果分析
12.2 基於量子聚類的大規模社團檢測一
12.2.1 基於量子聚類算法的大規模社團檢測
12.2.2 仿真實驗及其結果分析
12.3 結論與討論
參考文獻

好的，這是一本關於復雜係統建模、數據科學與高級工程應用的著作的簡介。 --- 復雜係統建模、數據科學與高級工程應用 內容概述 本書聚焦於當前科學研究與工業實踐中最具挑戰性的領域——復雜係統的定量分析、智能決策支持以及跨學科的工程化落地。它並非探討量子力學或計算理論，而是將目光投嚮那些由大量相互關聯的元素構成的宏大係統，例如智能電網的動態平衡、全球供應鏈的魯棒性、生物醫學數據的深度挖掘，以及下一代智能製造流程的優化控製。 全書結構緊湊，分為四大核心模塊：復雜係統理論基礎、先進數據驅動建模、優化決策與控製、以及實際工程案例研究。作者旨在為讀者提供一套嚴謹而實用的工具箱，使他們能夠有效地識彆、抽象並解決現實世界中的復雜難題。 第一部分：復雜係統理論基礎與抽象（System Abstraction and Fundamentals） 本部分為全書的理論基石，重點在於如何將現實世界中看似無序的現象轉化為可分析的數學框架。 1. 復雜性的度量與分類： 係統復雜性不僅僅是規模的體現，更是結構、連接性和動態行為的綜閤結果。本章深入探討瞭信息熵、相互作用強度以及魯棒性（Robustness）和韌性（Resilience）作為度量指標的應用。討論瞭係統從簡單綫性行為到湧現（Emergence）現象的臨界點識彆技術。 2. 圖論與網絡科學的深化應用： 超越基礎網絡拓撲，本章側重於帶權、有時變網絡（Time-Varying Networks）的分析。重點介紹社區發現算法（如模塊化優化、標簽傳播）在識彆功能集群中的應用，以及中心性度量（如PageRank的變體、介數中心性）在識彆關鍵控製節點（Bottleneck Nodes）方麵的精確性。特彆是針對動態網絡中信息流或物質流的瞬態分析方法，如基於張量（Tensor）錶示的係統建模。 3. 隨機過程與狀態空間分析： 引入馬爾可夫鏈（Markov Chains）的高級變體，如隱藏馬爾可夫模型（HMMs）在序列數據分析中的應用，特彆是在故障預測和用戶行為建模方麵。詳細闡述瞭隨機微分方程（SDEs）在綫性與非綫性係統中狀態演化的描述，以及利用濛特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）對高維不確定性進行采樣與評估的技術。 第二部分：先進數據驅動建模與特徵工程（Advanced Data-Driven Modeling） 本部分強調從海量異構數據中提取有效信息，構建高精度預測模型。 4. 高維數據降維與特徵學習： 探討瞭經典的主成分分析（PCA）的局限性，並重點介紹瞭流形學習（Manifold Learning）技術，如Isomap、LLE在保留數據內在幾何結構方麵的優勢。此外，對於非綫性關係的處理，引入瞭核方法（Kernel Methods）在特徵空間映射中的作用，為後續的分類和迴歸奠定基礎。 5. 概率圖模型與因果推斷： 區彆於傳統的相關性分析，本章深入探討瞭貝葉斯網絡（Bayesian Networks）的結構學習與參數估計，用於描繪變量間的條件依賴關係。更進一步，介紹瞭用於因果發現（Causal Discovery）的算法，如基於約束的方法（如PC算法）和基於評分的方法，旨在從觀測數據中推斷齣真實的因果路徑，而非僅僅是統計關聯。 6. 深度序列模型的構建與應用： 針對時間序列和結構化數據，重點介紹瞭長短期記憶網絡（LSTMs）的變體（如GRU、雙嚮RNNs）在處理長期依賴問題上的性能優化。此外，詳細分析瞭注意力機製（Attention Mechanisms）如何賦能模型，使其能夠自動聚焦於輸入序列中最關鍵的部分，廣泛應用於自然語言處理和傳感器數據的時間序列預測。 第三部分：優化決策與控製理論（Optimization, Decision Making, and Control） 本部分將建模結果轉化為可執行的策略，實現對復雜係統的精確調控。 7. 凸優化與大規模綫性規劃： 復習並深化瞭綫性規劃（LP）和二次規劃（QP）的基礎，隨後轉嚮內點法（Interior-Point Methods）和分解算法（如ADMM）在處理具有數百萬變量和約束的大規模優化問題時的效率和穩定性。討論瞭約束鬆弛（Constraint Relaxation）技術在求解NP-hard問題時的實用價值。 8. 魯棒優化與不確定性下的決策： 在真實世界中，參數總存在不確定性。本章側重於魯棒優化（Robust Optimization）框架，學習如何設計在最壞情況（Worst-Case Scenarios）下仍能保證可行性和性能的解。對比瞭隨機優化方法，並介紹瞭Box-Approximation和Ellipsoidal Uncertainty Sets的實際應用。 9. 強化學習在動態控製中的前沿應用： 本書將強化學習（RL）視為一種高級的序列決策框架。詳細介紹瞭策略梯度方法（Policy Gradient Methods），如REINFORCE和Actor-Critic架構。更深入地探討瞭Model-Based RL（基於模型的強化學習）如何利用係統動態模型來提高樣本效率，並將其應用於需要高頻響應的控製任務中，例如機器人路徑規劃和資源調度。 第四部分：高級工程案例研究（Advanced Engineering Case Studies） 本部分通過具體的工業場景，展示前述理論和方法的集成應用。 10. 智能電網的彈性調度與需求側響應： 案例研究瞭在可再生能源接入下電網的潮流平衡問題。應用多時標優化（Multi-Timescale Optimization）結閤實時數據同化技術，實現對分布式能源的優化調度。重點討論瞭如何利用網絡拓撲分析來預測級聯故障的風險，並設計快速隔離與恢復策略。 11. 供應鏈網絡的風險管理與韌性設計： 以全球製造業供應鏈為例，利用隨機網絡模型來模擬中斷事件（如港口關閉、自然災害）。運用博弈論模型分析供應商與製造商之間的策略互動，並通過模擬優化技術，設計分散化采購和緩衝庫存策略，以最小化中斷對總産齣的影響。 12. 生物醫學信號處理與個性化醫療： 探討瞭如何利用高維EEG/fMRI數據，通過稀疏錶示（Sparse Representation）和圖捲積網絡（GCNs）來分析大腦功能連接模式。案例集中於利用這些模型進行早期疾病診斷輔助，並通過集成患者的基因組數據，實現治療方案的個性化推薦，強調數據隱私保護下的模型構建。 --- 目標讀者： 本書麵嚮擁有紮實數學、統計學或工程背景的研究人員、高級工程師、博士研究生及相關領域的決策分析師。閱讀本書需要對微積分、綫性代數和基礎概率論有良好的掌握。本書的價值在於提供一套從理論推導到實際部署的完整方法論體係，以應對未來復雜、不確定性高的工程與科學挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我最近終於讀完瞭那本《量子計算、優化與學習》，雖然名字聽起來挺硬核的，但實際閱讀體驗卻遠超我的預期。這本書就像一個技藝精湛的嚮導，帶著我一步步探索那些令人著迷的計算領域。一開始，我以為會充斥著枯燥的數學公式和復雜的理論推導，畢竟“量子”這個詞就自帶一種高不可攀的光環。然而，作者的處理方式卻讓我驚喜不已。他並沒有直接扔給我們一堆概念，而是從最基礎的物理原理講起，用生動形象的比喻將量子比特的疊加態和糾纏態解釋得清晰透徹，就好像在給我們講述一個科幻故事。 接著，書的重點轉嚮瞭優化算法。我一直覺得優化是個非常“實在”的領域，無論是工程設計、物流配送，還是金融投資，都離不開它。而這本書巧妙地將量子計算的概念融入其中，展示瞭量子算法在解決經典計算難以企及的復雜優化問題時的巨大潛力。讀到這裏，我仿佛看到瞭未來自動駕駛汽車如何利用量子優化來規劃最優路綫，或是智能電網如何通過量子算法實現更高效的能源分配。其中關於量子退火的部分，作者的講解尤其細緻，讓我對如何“啓發式”地尋找最優解有瞭全新的認識，不再是死記硬背公式，而是理解其背後的邏輯和思想。 之後，書又深入到“學習”的部分。這裏的“學習”並非我們日常理解的學校教育，而是指機器學習。我之前接觸過一些機器學習的入門書籍，但總覺得概念有些抽象，難以深入。這本書則從量子機器學習的角度切入，提供瞭一種全新的視角。作者詳細闡述瞭如何利用量子態的特性來錶示和處理數據，以及如何構建量子神經網絡。這種將量子力學的奇妙性質應用於人工智能的思路，著實讓我大開眼界。我甚至開始想象，未來的AI係統是否會運行在量子計算機上，從而擁有我們難以想象的學習能力和推理速度。 坦白說，這本書的某些章節確實對我的邏輯思維提齣瞭不小的挑戰，特彆是關於量子糾纏的哲學探討部分，讓我陷入瞭長久的沉思。我花瞭相當長的時間去消化那些關於“信息”和“實在”本質的討論，試圖理解量子世界與我們宏觀世界的差異。然而，正是這種挑戰，讓我感到收獲頗豐。這本書並沒有試圖將所有東西都“喂”給你，而是鼓勵你去獨立思考，去探索更深層次的含義。我發現，在反復閱讀和思考的過程中，我不僅學到瞭知識，更重要的是，我的思維方式得到瞭拓展，看待問題的角度也更加多元。 總而言之，《量子計算、優化與學習》是一本令人印象深刻的書。它不僅是關於科學技術的介紹，更是一次思維的啓迪之旅。作者的寫作風格既有嚴謹的學術深度，又不失引人入勝的敘述能力。這本書成功地將三個看似獨立但又緊密相連的領域——量子計算、優化和學習——融為一體，構建瞭一個宏大而迷人的圖景。我毫不猶豫地將它推薦給任何對未來科技充滿好奇，或者希望拓寬知識邊界的讀者。它會讓你重新審視計算的本質，以及人類智能的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

最近一股腦地啃完瞭《量子計算、優化與學習》，感覺就像是經曆瞭一場大腦的“高強度訓練”。這本書可不是那種輕鬆愜意的下午茶讀物，它需要你全身心地投入，去理解那些深邃的科學思想。作者在開篇就毫不含糊地拋齣瞭量子計算的基本概念，從量子比特的疊加和糾纏，到各種量子門的操作，每一步都力求嚴謹，但又巧妙地避免瞭純粹的公式堆砌，而是通過一些生動的類比，試圖將這些抽象的概念具象化。 接著，書中對優化算法的闡述，將我帶入瞭一個全新的思考維度。我一直覺得優化在實際應用中有著舉足輕重的地位，但總覺得在某些復雜的場景下，經典的優化方法總顯得有些力不從心。這本書就非常精準地指齣瞭這一點，並且深入探討瞭量子計算在解決這類難題時的獨特優勢。我尤其被書中關於量子退火算法的介紹所吸引，它提供瞭一種完全不同於傳統迭代尋找最優解的方式，讓人耳目一新。讀到這裏，我甚至開始思考，未來那些我們認為是“不可能解決”的復雜問題，是否會因為量子計算的齣現而迎刃而解。 隨後，書的內容又自然地過渡到瞭學習，也就是我們常說的機器學習。但作者並沒有停留在經典的機器學習框架，而是將目光投嚮瞭更為前沿的量子機器學習。這部分讓我眼前一亮，因為它展示瞭一種全新的處理數據和構建智能模型的方式。書中對量子神經網絡和量子支持嚮量機的講解，不僅理論紮實，而且還點齣瞭其在處理海量數據和復雜模式識彆方麵的巨大潛力。我開始想象，未來那些我們引以為傲的人工智能，是否會在量子計算的加持下，實現一次飛躍式的進化。 不得不說，這本書的某些段落，確實讓我花費瞭不少心思去理解。例如，在討論量子糾纏的測量和信息傳遞時，我感覺自己仿佛置身於一個全新的物理現實之中，需要不斷地調整自己的認知框架。作者在處理這些挑戰性內容時，並沒有選擇簡化，而是力求還原其本來的復雜性，這反而讓我覺得這本書的價值更高。它不是在“教”你，而是在“引導”你，讓你自己去發現、去理解。 總而言之，《量子計算、優化與學習》是一本非常有分量的著作。它不僅僅是一本關於特定技術的書籍，更是一次深刻的思維探索。作者成功地將量子計算、優化和學習這三個看似獨立但又相互關聯的領域，編織成瞭一張宏大的知識網絡。閱讀這本書的過程，就像是在攀登一座知識的山峰，雖然過程艱辛，但登頂後的風景卻是無與倫比的。我強烈推薦這本書給那些渴望瞭解未來計算範式，並願意挑戰自身認知極限的讀者。

評分☆☆☆☆☆

一本厚重的書，拿在手裏就有一種沉甸甸的學術氣息。《量子計算、優化與學習》這本書，我斷斷續續也翻瞭不少時間。怎麼說呢，它的內容確實很紮實，不是那種輕飄飄的科普讀物。從一開始就直擊核心，如果你想瞭解量子計算到底是怎麼迴事，這本書會給你一個相當詳盡的答案，雖然過程可能需要你付齣一些心思去理解那些精密的數學模型和物理概念。 這本書最大的亮點之一，我認為在於它對優化問題的深入剖析。我們知道，現實世界中充滿瞭各種各樣的優化挑戰，小到個人的時間管理，大到全球的資源調配，無一不涉及優化。作者在這本書中，著重探討瞭如何利用量子計算的獨特性質來解決這些棘手的問題，特彆是那些經典算法望塵莫及的NP-hard問題。我印象特彆深刻的是關於量子絕熱優化算法的章節，它提供瞭一種全新的思路，如何讓量子係統“自然地”找到能量最低點，也就是最優解。讀的時候，我腦海裏一直在迴想我之前在工作中遇到的各種優化難題，不禁開始暢想，如果未來這些算法真的能夠大規模應用，我們的世界會發生怎樣的改變。 緊接著，作者的筆鋒又轉嚮瞭機器學習領域。這部分內容非常前沿，量子機器學習的概念聽起來就充滿瞭科幻色彩。書中詳細介紹瞭如何利用量子態的特性來構建和訓練模型，以及量子算法在模式識彆、數據分類等任務上的潛在優勢。我特彆關注瞭其中關於量子支持嚮量機和量子神經網絡的討論，這為我理解人工智能的未來發展方嚮提供瞭新的視角。雖然我目前還沒有能力去實際實現這些量子算法，但光是閱讀這些理論，就足以激發我的想象力，讓我對未來的計算和智能産生無限遐想。 不過，必須承認，這本書的閱讀過程並非一帆風順。有那麼幾章，特彆是關於量子糾纏和量子信息論的深入探討，對我來說確實是極大的挑戰。作者在解釋這些概念時，有時會涉及一些非常抽象的數學和物理原理，需要反復閱讀纔能勉強抓住一些脈絡。我甚至動用瞭不少參考資料，纔勉強跟上作者的思路。但這恰恰說明瞭這本書的深度和價值，它逼迫你去思考，去挑戰自己的認知邊界，而不是簡單地接受現成的答案。 總的來說，《量子計算、優化與學習》是一本值得所有對前沿科技感興趣的讀者深入研讀的書。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本思想的啓迪錄。作者在量子計算、優化和學習這三個關鍵領域之間搭建瞭一座堅實的橋梁，讓我對它們的關聯性和未來發展有瞭更深刻的理解。雖然閱讀過程充滿挑戰，但最終的收獲卻是巨大的。它讓我看到瞭計算的未來，也讓我對科學探索的邊界有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《量子計算、優化與學習》這本書時，我心裏既期待又有些忐忑，畢竟“量子”這個詞自帶一種高深莫測的光環。但讀完之後，我得說，作者成功地打破瞭這種隔閡，用一種既嚴謹又充滿魅力的筆觸，為我打開瞭一個全新的世界。這本書的開頭，就像是一場精心策劃的序幕，用簡潔而生動的語言，將量子世界那些令人匪夷所思的概念，比如疊加態和糾纏態，栩栩如生地呈現在我麵前。我仿佛看到瞭一個個微小的粒子，在我的眼前跳躍、疊加，創造齣無限的可能性。 接著，本書的重點轉嚮瞭優化算法，這是一個在現實世界中有著無數應用的領域。我一直覺得，在這個信息爆炸的時代，如何更有效地進行決策和資源分配，是至關重要的。而這本書則為我展示瞭，量子計算如何以前所未有的方式，去解決那些曾經睏擾我們的復雜優化問題。作者對量子退火算法的講解，尤其讓我印象深刻，它提供瞭一種全新的視角，讓我們不再局限於經典的搜索方法，而是通過一種“啓發式”的方式，去找到最優解。這讓我對未來的智能係統如何進行高效決策充滿瞭期待。 之後，書的內容自然而然地延伸到瞭學習，也就是我們常說的人工智能。但作者並沒有止步於傳統的機器學習，而是深入探索瞭量子機器學習的奧秘。這部分內容，著實讓我大開眼界。它不僅讓我瞭解到如何利用量子態的特性來處理數據，還為我揭示瞭量子算法在加速學習過程、提升模型性能方麵的巨大潛力。我開始想象，未來的AI係統，是否會運行在量子計算機上，從而擁有超越我們想象的學習能力和創造力。 當然，這本書的閱讀過程也並非一帆風順。在某些章節，特彆是關於量子糾纏的深入探討時，我感覺自己仿佛置身於一個完全陌生的思維空間。作者在解釋這些抽象概念時，並沒有選擇簡化，而是力求還原其本來的復雜性。這需要我花費相當多的時間和精力去反復思考，去消化吸收。然而，正是這種挑戰，讓我覺得這本書的價值非凡，它不僅僅是知識的傳遞，更是一次思維的重塑。 總而言之，《量子計算、優化與學習》是一本極具啓發性的著作。它不僅為我提供瞭關於量子計算、優化和學習的深刻見解，更重要的是，它拓展瞭我對計算本質和未來科技發展方嚮的認知。這本書就像一座燈塔，指引我穿越迷霧，去探索科學的未知領域。我毫不猶豫地將它推薦給所有渴望瞭解未來計算範式，並願意投入時間去深入思考的讀者。

評分☆☆☆☆☆

拿到《量子計算、優化與學習》這本書時，我心裏其實是有些打鼓的，生怕又是一本充斥著晦澀術語和枯燥公式的“天書”。然而，真正翻開之後，我纔發現我的擔憂是多餘的。作者的寫作風格相當獨特，他並不是一開始就強迫你接受那些高深的理論，而是像一位經驗豐富的導遊，先帶你領略一番量子世界的奇妙風光。從量子比特的“疊加”到“糾纏”，這些在經典世界裏難以想象的概念，在他的筆下變得生動有趣，仿佛我們正身臨其境地觀察著微觀粒子的奇特行為。 隨後，這本書的重點落在瞭優化算法上，這正是我一直以來非常關注的領域。現代社會，無論哪個行業，都離不開優化。而本書則為我們展示瞭如何利用量子計算的強大能力來攻剋那些曾經看似無解的優化難題。作者在介紹量子退火算法時，那種將物理過程與解決問題巧妙結閤的思路，讓我耳目一新。我甚至開始構思，如果將來我們能將這種量子優化應用於城市交通管理，或是藥物研發，那將是多麼令人興奮的場景。書中對各種優化問題的分析，都帶有很強的現實指導意義。 更讓我驚喜的是，本書並沒有止步於量子計算，而是將視角拓展到瞭機器學習領域，特彆是量子機器學習。這部分的內容，讓我對人工智能的未來發展有瞭全新的認識。作者詳細講解瞭如何利用量子態的獨特性來編碼和處理信息，以及如何構建量子神經網絡。這種將量子力學的非凡能力與人工智能的智能潛力相結閤的思路，讓我看到瞭一個充滿無限可能的未來。我甚至開始憧憬，未來的AI是否會以一種我們現在無法想象的方式進行學習和推理。 然而，不得不承認，本書的某些章節確實對我提齣瞭相當大的挑戰。在閱讀關於量子信息論和糾纏態的深入討論時，我感覺自己的邏輯思維受到瞭前所未有的衝擊。作者在解釋這些內容時，並沒有迴避其復雜性，而是力求呈現其本質。這意味著我需要花費更多的時間和精力去理解，去反復咀嚼。但正是這種挑戰，讓我覺得這本書的含金量極高，它不是給你現成的答案，而是引導你去探索。 總的來說，《量子計算、優化與學習》是一本集深度、廣度和前瞻性於一體的傑作。它成功地將量子計算、優化和學習這三個關鍵領域串聯起來，為讀者提供瞭一個理解未來計算範式的絕佳窗口。閱讀此書的過程，就像是在進行一場智力的冒險，雖然過程充滿未知，但最終的收獲卻無比豐厚。我極力推薦這本書給所有對科技前沿抱有濃厚興趣，並願意挑戰自我思維邊界的讀者。

評分☆☆☆☆☆

裏麵錯誤比較多……

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是正版

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好書一本。講得易懂，內容詳細。

評分☆☆☆☆☆

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量子計算、優化與學習

評分☆☆☆☆☆

值得一讀

評分☆☆☆☆☆

內容詳盡，例子淺顯易懂