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出版者:电子工业出版社

作者:天空软件站

出品人:

页数:319

译者:

出版时间:2005-7

价格:15.0

装帧:平装

isbn号码:9787121014307

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

电脑应用越来越普遍和深入，对于初学者而言，仅仅掌握基本的应用软件是远远不够的。因此，要提高电脑应用水平，必须了解和使用更多的、功能更丰富的常用装机软件，从而发挥出电脑的潜能，也使自己进入电脑高手的行列。本书按照常用软件、网络应用、系统工具、应用软件、图形图像、多媒体、行业软件、游戏娱乐、网络安全、电脑应用10大部分介绍了300多个软件。

本书可以作为各级电脑用户和爱好者的速查小手册，也可以作为计算机管理人员的实用参考书。

计算机科学前沿：量子计算与人工智能的深度融合作者：张伟、李明出版社：蓝海科技出版社出版日期： 2024年10月 ISBN： 978-7-5012-9987-6 --- 内容简介在信息技术飞速发展的今天，量子计算与人工智能（AI）的交汇点正成为定义下一代科技浪潮的核心领域。本书《计算机科学前沿：量子计算与人工智能的深度融合》并非一本针对日常软件操作的速查指南，而是一部深入探讨新兴计算范式与智能算法交叉前沿的专业著作。它旨在为计算机科学家、高级工程师、研究人员以及对未来计算充满好奇的专业人士，提供一个全面、深入且具有前瞻性的知识框架。本书的叙事逻辑紧密围绕“量子加速智能”这一核心主题展开，系统地梳理了量子力学原理如何被应用于优化和革新现有的人工智能模型，同时反思了AI技术在推动量子计算发展中所扮演的关键角色。全书共分为六个主要部分，内容涵盖理论基石、核心算法、应用场景、挑战与未来展望。 --- 第一部分：理论基石与计算范式转换本部分着重于为读者构建必要的理论基础，理解从经典计算到量子计算的根本性转变。我们详细剖析了量子力学的基本概念，如叠加态、量子纠缠、量子隧道效应等，并将其与信息论、复杂性理论相结合。 1.1 量子力学基础与信息表述：深入讲解了量子比特（Qubit）的数学模型（布洛赫球表示），以及量子逻辑门（如Hadamard门、CNOT门）如何实现信息处理。这部分避免了对基础物理公式的冗余堆砌，而是聚焦于信息处理层面，解释为什么量子系统能够处理比经典系统指数级增长的态空间。 1.2 经典AI的局限性与量子优势的契机：系统回顾了深度学习、强化学习等经典AI方法在处理大规模优化问题（如旅行商问题、蛋白质折叠模拟）时面临的计算瓶颈。随后，我们引入了“量子优越性”（Quantum Supremacy）的概念，并探讨了哪些特定的计算任务真正能够从量子计算的并行性和干涉效应中受益。 1.3 量子计算硬件概述：本章对当前主流的量子计算硬件平台进行了客观评估，包括超导电路（如Transmon Qubits）、离子阱（Trapped Ions）、拓扑量子计算以及光量子计算。我们重点分析了不同架构在退相干时间、门保真度和可扩展性方面的Trade-off，这对于理解未来软件部署的实际限制至关重要。 --- 第二部分：量子机器学习（QML）的核心算法这是全书技术含量最高的部分，专注于介绍如何将机器学习算法转化为可在量子计算机上有效运行的形式。 2.1 量子线性代数加速：详细解析了HHL（Harrow-Hassidim-Lloyd）算法等关键技术，说明它们如何实现对大规模线性方程组的指数级加速求解。我们同时讨论了这些算法在数据编码和读取过程中的实际挑战，例如“输入瓶颈”问题。 2.2 变分量子本征求解器（VQE）与量子近似优化算法（QAOA）： VQE和QAOA是当前混合量子-经典算法（Hybrid Algorithms）的代表。本书提供了VQE在分子能量计算中的完整工作流程，并使用实例演示了QAOA如何用于解决组合优化问题。我们强调了经典优化器（如梯度下降）与量子处理单元之间的有效交互机制。 2.3 量子神经网络（QNNs）的构建：介绍了参数化量子电路（PQC）作为QNN层的方法。讨论了电路深度、参数数量与模型表达能力之间的关系，并着重分析了“Barren Plateaus”（荒芜高原）问题——即随着电路规模增大，梯度消失现象的加剧，以及当前解决该问题的最新研究方向（如局部化电路设计）。 2.4 量子支持向量机（QSVM）与量子主成分分析（QPCA）：探讨了如何利用量子特征映射（Quantum Feature Maps）来处理高维数据，实现比经典方法更高效的分类和降维操作。 --- 第三部分：AI驱动的量子计算优化本部分反向探讨了人工智能技术如何助力量子计算领域的发展，尤其是在量子硬件控制和误差缓解方面。 3.1 强化学习在量子门控制中的应用：阐述了如何利用深度强化学习（DRL）代理来实时优化量子比特的脉冲序列，以最大化特定量子操作的保真度，有效对抗环境噪声。 3.2 机器学习辅助的量子误差校正（QEC）：量子错误是当前实现容错量子计算的最大障碍。本书详细介绍了如何使用监督学习模型（如神经网络）来快速、准确地识别和解码（Decoding）由噪声引起的错误，从而提高逻辑量子比特的稳定性。 3.3 自动量子电路优化与编译：探讨了AI算法如何自动搜索最优的量子电路布线和门集约化策略，将高层级的算法转化为特定硬件架构上最高效的底层脉冲序列。 --- 第四部分：前沿应用案例分析本书通过具体的跨学科应用案例，展示了量子AI融合的巨大潜力。 4.1 量子化学与材料科学模拟：重点分析了QML在模拟复杂分子结构（如催化剂设计、新药靶点发现）中的应用，解释了如何利用量子算法加速计算电子基态能量，解决经典密度泛函理论（DFT）的扩展性问题。 4.2 金融建模与风险分析：讨论了量子蒙特卡洛方法（QMC）结合AI优化，在期权定价、投资组合优化和高频交易策略中的潜在优势，特别是在处理复杂的依赖关系和高维度随机过程时。 4.3 量子增强的计算机视觉：探讨了将量子特征提取器嵌入到经典卷积神经网络（CNN）中的混合架构，用于提升图像识别在特定复杂特征空间中的分辨能力。 --- 第五部分：工程实践与软件生态本部分关注于将理论转化为实践所需的工具和方法论。 5.1 主流量子编程框架对比：深入评测了IBM Qiskit、Google Cirq、Microsoft Q等主流量子计算软件开发工具包（SDKs）。分析了它们在模拟器性能、硬件后端连接、以及高阶抽象层构建方面的优劣。 5.2 混合架构的编程范式：强调了设计和调试需要量子和经典资源协同工作的应用程序的挑战。介绍了内存管理、数据传输延迟优化以及如何有效分配计算任务的实用技巧。 5.3 量子计算的基准测试与性能评估：讨论了超越传统FLOPS度量标准的新型性能指标，如“量子体积”（Quantum Volume）和特定任务的加速比（Speedup Factor），为评估新兴系统的实际能力提供了标准化的框架。 --- 第六部分：伦理、挑战与未来展望本书以审慎的态度收尾，探讨了量子AI领域的长期发展路径和社会影响。 6.1 持续的工程挑战：总结了在实现大规模、容错量子计算机（Fault-Tolerant Quantum Computer, FTQC）过程中面临的物理学、工程学和社会资源挑战。 6.2 量子计算的“量子霸权”陷阱与现实期望：警示读者不要过度神化“量子加速”，强调了当前阶段（NISQ时代）的算法局限性，并区分了理论上的指数加速与工程上的实际收益。 6.3 量子信息安全与后量子密码学：简要介绍了Shor算法对现有公钥加密体系的威胁，并介绍了当前各国正在标准化的后量子密码学算法，作为保护未来信息安全的必要措施。 6.4 智能体与量子计算的长期协同：展望了在量子计算能力极大提升后，通用人工智能（AGI）可能利用这种计算资源实现的飞跃，以及随之而来的社会结构性变化。 --- 本书内容聚焦于高层次的理论构建、前沿算法的实现细节以及跨学科的融合应用，与任何侧重于基础操作系统配置、应用软件安装或日常办公技巧的“速查手册”性质的书籍截然不同。它面向的是构建未来计算基础设施的专业人士。