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赵仕良，陈冰洁，周晓林 著

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• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 系统分析
• 通信原理
• 控制系统
• 数字信号处理

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030411471

商品编码：29729390020

包装：平装

出版时间：2014-11-01

基本信息

书名:信号与系统

：42.00元

售价：29.4元,便宜12.6元,折扣70

作者:赵仕良,陈冰洁,周晓林

出版社：科学出版社

出版日期：2014-11-01

ISBN：9787030411471

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

《信号与系统》可作为电子信息、通信、自动控制、电气工程、计算机等专业'信号与系统'课程的本科教材,也可供从事相关领域工作的教师、科技工作者自学参考使用,并可作为相关专业'信号与系统'课程的研究生入学考试参考书。

内容提要

《信号与系统》共分七章来讲解：章信号和系统的基本概念,第二章信号和系统的时域分析法,第三章连续周期信号的傅里叶级数分析法第四章连续信号和系统的傅里叶变换分析法第五章连续信号和系统的复频域分析法第六章离散信号和系统的ZT分析法第七章离散信号和系统的FZT分析法。

目录

作者介绍

文摘

序言

《量子纠缠与信息论的奥秘》 内容简介 本书旨在深入探索量子纠缠这一引人入胜的物理现象，并将其与信息论的严谨框架相结合，揭示隐藏在微观粒子世界中的信息传输与处理的深刻机制。全书分为四个主要部分，层层递进，从基础概念的铺陈到前沿理论的剖析，力求为读者构建一个全面而深刻的理解。 第一部分：量子世界的基石——叠加与纠缠的初步认知 本部分首先将带领读者回顾经典物理学在描述微观粒子行为时的局限性，为量子力学理论的引入奠定基础。我们将详细介绍量子力学的核心概念，如波粒二象性、量子态的叠加原理。通过翔实的数学表述和直观的物理图像，阐述一个量子系统如何能够同时处于多种可能状态的叠加之中。 随后，我们将重点聚焦于“量子纠缠”这一独特的量子现象。通过一系列著名的思想实验，例如EPR佯谬，以及早期的实验验证，我们会清晰地展示纠缠态的非定域性和强关联性。读者将理解，当两个或多个粒子处于纠缠态时，它们的状态之间会存在一种超越经典理解的紧密联系，无论它们之间的距离有多远，测量其中一个粒子的状态会瞬间影响到其他纠缠粒子的状态。我们将深入剖析贝尔不等式及其违反的意义，这是区分量子力学与定域实在论的关键实验证据，也将为理解量子纠缠的非凡之处提供坚实的理论依据。 在这一部分，我们将避免使用过于复杂的数学工具，而是侧重于概念的清晰阐释和物理直觉的培养。通过类比和形象化的描述，帮助读者跨越宏观世界的思维定势，逐步适应量子力学的独特语言。 第二部分：纠缠的数学语言——量子信息论的表达 本部分将转向更严谨的数学框架，为理解量子纠缠在信息处理中的应用奠定理论基础。我们将引入量子态的数学表示，包括狄拉克符号（bra-ket notation）的使用，以及密度算符的概念，用来描述混合态和纯态。 核心内容将围绕量子信息的度量展开。我们将详细介绍量子比特（qubit）的概念，并与经典比特进行对比，突出量子比特在叠加态下可以存储比经典比特更多信息的能力。接着，我们将深入探讨量子的熵，包括冯·诺依曼熵，以及其在量化量子系统不确定性和纠缠度方面的作用。 纠缠熵（entanglement entropy）将是本部分的重头戏。我们将通过清晰的数学推导，展示如何通过计算子系统的约化密度算符来量化两个粒子或多个子系统之间的纠缠程度。读者将学习到，在某些情况下，纠缠熵可以作为衡量信息关联强度的有效指标。 此外，我们还将初步介绍量子通信的基本协议，例如量子密钥分发（QKD）。通过对BB84等经典协议的讲解，读者将初步领略到量子纠缠如何被用于实现原理上不可窃听的安全通信，从而为后续更复杂的信息处理应用打下基础。这一部分的数学内容将是本书中最具挑战性的部分，但我们将力求通过详细的步骤解释和清晰的图示，引导读者逐步掌握。 第三部分：纠缠的赋能——量子计算与信息处理的前沿 在本部分，我们将把前两部分建立的理论基础付诸实践，深入探讨量子纠缠在量子计算和更广泛的量子信息处理领域所扮演的关键角色。 量子计算的核心在于其强大的并行计算能力，而这种能力很大程度上源于对量子叠加和纠缠的巧妙利用。我们将介绍量子门的概念，包括单比特门（如Hadamard门、Pauli门）和多比特门（如CNOT门），并解释它们如何作用于量子比特，从而实现量子态的演化。 接着，我们将重点讲解量子纠缠在构建量子算法中的必要性。我们将以Shor算法和Grover算法为例，剖析它们的工作原理，并重点强调纠缠态在实现指数级或平方级加速中的不可替代作用。读者将理解，没有纠缠，许多经典的困难问题将无法在量子计算机上得到高效的解决。 量子纠缠还被应用于各种量子信息处理任务，例如量子隐形传态（quantum teleportation）。我们将详细阐述隐形传态的 protocol，揭示纠缠如何作为一种“量子信道”，使得一个未知的量子态能够被远距离传输，而无需实际传输该量子态本身。这不仅是对量子力学奇妙特性的直观展示，也是未来量子网络的重要基石。 此外，我们还将探讨量子纠缠在量子模拟（quantum simulation）中的应用。通过模拟复杂的量子系统，例如分子动力学或材料性质，量子计算机可以提供经典计算机难以企及的洞察力。纠缠态在这里扮演着捕捉系统内粒子之间微妙相互作用的关键角色。 第四部分：纠缠的未来与挑战——理论前沿与工程实践 本书的最后一部分将放眼量子纠缠研究的未来，探讨其在理论和工程实践中面临的挑战与机遇。 在理论前沿方面，我们将讨论更复杂的纠缠态，例如多体纠缠，以及其在拓扑量子计算等新兴领域中的潜力。我们将简要介绍量子纠缠的度量和分类方面的一些最新进展，以及探索纠缠与时空几何之间可能联系的理论研究。 在工程实践层面，我们将讨论实现和维持量子纠缠所面临的严峻挑战。这包括量子比特的退相干问题、量子门的精度问题，以及构建大规模量子计算机的技术难题。我们将介绍目前主流的量子计算平台，如超导电路、离子阱、光量子系统等，并分析它们在利用和控制纠缠方面的优劣。 本书还将触及纠缠在量子互联网、量子传感等领域的潜在应用。读者将了解到，随着技术的不断发展，纠缠将不仅仅是基础物理学研究的课题，更将成为驱动下一代信息技术的关键驱动力。 最后，我们将对量子纠缠的未来发展方向进行展望，强调基础研究与工程实践之间的协同作用，以及对人类社会可能带来的深远影响。 目标读者 本书适合对量子物理、信息科学、计算机科学以及数学有一定基础的本科生、研究生，以及对量子纠缠和量子信息技术充满好奇的科研人员和工程师。对于希望深入了解量子世界奥秘、探索信息科学未来发展方向的读者，本书将提供一条清晰而深刻的学习路径。 阅读建议 本书的难度随着章节的推进而逐渐增加。第一部分偏重概念理解，适合入门读者。第二部分引入了数学工具，需要一定的数学基础。第三部分和第四部分则深入到前沿理论和技术，建议读者在阅读过程中，结合相关的教科书和学术论文，以获得更全面的理解。数学公式的推导部分，建议读者仔细演算，以加深印象。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的《图解机器学习实战》简直是我的救命稻草！我之前对机器学习的概念一直停留在理论层面，那些复杂的数学公式看得我头昏脑涨，感觉离真正动手实践总是隔着一层纱。然而，这本书的出现完全颠覆了我的认知。它没有一上来就抛出那些让人望而却步的数学推导，而是用极其生动形象的图示，将那些抽象的模型，比如支持向量机、决策树，甚至是复杂的神经网络结构，都描绘得栩栩如生。我尤其欣赏作者在介绍每一个算法时，都会穿插大量的实际案例，而且这些案例的代码实现都非常清晰、简洁。跟着书中的步骤一步步操作下来，我竟然真的成功跑通了第一个预测模型！那种从迷茫到豁然开朗的感觉，真是太美妙了。这本书的语言风格非常亲切，就像一个经验丰富的工程师手把手在教你一样，没有丝毫架子，让人感觉学习的门槛大大降低了。对于初学者来说，它提供了一个绝佳的、低焦虑的学习路径，真正做到了“授人以渔”，让我对未来探索更深层次的算法充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

翻开《现代操作系统原理与实践》，我立刻被其详尽和严谨所折服。作为一个系统编程的爱好者，我一直渴望一本能将理论与现代多核、虚拟化环境下的实际问题结合起来的书籍。这本书在这方面做得非常出色。它没有停留在教科书对进程、线程概念的简单罗列，而是深入剖析了现代CPU缓存一致性协议（如MESI）如何影响并发程序的性能，以及操作系统内核如何管理TLB（转换后援缓冲区）以加速虚拟内存访问。特别是关于I/O子系统那一章，作者对异步I/O（AIO）和`io_uring`模型的对比分析，简直是教科书级别的阐述。我发现自己过去对系统调优中“上下文切换开销”的理解都变得更加立体和深刻了。这本书的行文逻辑非常清晰，每一个概念的引入都建立在对前置知识的充分理解之上，使得复杂的内存管理和调度算法的学习过程变得相对顺畅。对于希望从应用层开发者升级为系统底层架构师的读者来说，这本书是不可或缺的基石。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调《概率论与数理统计：从信息论视角》这本书带来的全新冲击。以往接触的概率论书籍，要么是纯粹的数学证明，让人感觉遥不可及；要么就是过度偏向于金融或工程应用的案例堆砌，失去了对核心原理的敬畏。这本书的独特之处在于，它巧妙地引入了香农的信息论作为切入点。通过熵的概念来理解不确定性，然后自然而然地引出概率分布的定义，这种叙事方式简直是天才之举。作者将贝叶斯定理的阐述与信息增益结合起来，使得条件概率的意义不再是抽象的比例关系，而是信息量更新的过程，这极大地增强了读者的直观理解。特别是对大数定律和中心极限定理的解释，不再仅仅是展示收敛的公式，而是结合了信息熵的平稳性来阐述其稳健性。这本书不仅教会了我如何计算概率，更重要的是，它重塑了我对随机性和信息本质的理解，让我对统计推断的可靠性有了更深刻的哲学层面的认识。

评分☆☆☆☆☆

《高级数据结构设计与分析》这本书，对我来说，更像是一本“算法思维的训练手册”，而非仅仅是知识的搬运工。它最吸引我的地方在于，作者对待每一种数据结构——从基础的红黑树、B+树，到更偏向于前沿的布隆过滤器、跳跃表——都进行了近乎“解剖式”的深入分析。它不仅仅展示了如何实现这些结构，更重要的是，它详细推导了各种操作的时间和空间复杂度，并探讨了在特定约束条件下（比如内存访问延迟、并行化需求）应该选择哪种结构。举例来说，书中对LRU缓存淘汰策略的实现，给出了好几种变体，并清晰地分析了它们在并发访问时的性能差异，这对于设计高并发服务后端至关重要。文字间透着一股老派的学术严谨性，图表虽然不多，但每一个公式的推导都逻辑严密，让人不得不去思考其背后的数学原理。读完后，感觉自己看待数据存储和查询效率的视角都被提升到了一个新的维度。

评分☆☆☆☆☆

我以一个资深软件工程师的视角来评价这本《深度学习的艺术与工程》。坦白说，市面上关于深度学习的书籍汗牛充栋，大多要么过于侧重理论的严谨性，让工程师觉得“落地性”不足；要么就是过度简化，成了纯粹的代码堆砌，缺乏对底层设计哲学的探讨。这本书却找到了一个完美的平衡点。它花了相当大的篇幅来探讨“为什么”要这样设计网络结构，比如在处理序列数据时，为什么RNN/LSTM会面临梯度消失的问题，以及Transformer架构是如何巧妙地规避这些陷阱的。作者对优化器（如AdamW）的迭代发展脉络梳理得极其到位，这对于我们这些需要在生产环境中调优模型的人来说，至关重要。书中对分布式训练策略的讲解，也体现了作者深厚的工程经验，清晰地对比了数据并行和模型并行的优缺点及适用场景。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它不只是教你如何调用TensorFlow或PyTorch的API，更重要的是让你理解构建高性能、可扩展深度学习系统的底层思维框架。