Progress in Intelligence Computation & Applications

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价格:704.00元
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isbn号码:9787562519836
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  • 人工智能
  • 计算智能
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 数据挖掘
  • 优化算法
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  • 计算方法
  • 应用研究
  • 计算机科学
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具体描述

《量子纠缠与高级信息处理》 内容简介 本书深入探讨了量子信息科学的前沿领域,特别是量子纠缠的理论基础、实际应用及其在下一代信息处理技术中的核心地位。全书结构严谨,内容前沿,旨在为物理学、计算机科学、电子工程及相关领域的研究人员和高年级学生提供一个全面而深入的视角。 第一部分:量子力学基础与纠缠的本质 (Foundations of Quantum Mechanics and the Nature of Entanglement) 第一章:量子比特与量子叠加态的数学描述 本章首先回顾了经典信息论的基本原理,为引入量子信息概念奠定基础。随后,详细阐述了量子比特(Qubit)的数学表示,重点介绍狄拉克符号(Bra-ket Notation)在描述叠加态时的应用。通过对二维希尔伯特空间的深入分析,阐释了如何利用复数向量来精确刻画一个量子系统的所有可能状态。本章特别关注了量子态的演化——薛定谔方程在有限维系统中的应用,以及测量过程对波函数坍缩的精确描述。 第二章:量子纠缠的理论构建与度量 量子纠缠是本书的核心概念之一。本章从EPR悖论出发,引出现实的物理意义。详细介绍了判定纠缠的数学判据,包括贝尔不等式(Bell Inequalities)的推导及其在实验验证中的重要性。我们不仅限于二体系统,还深入分析了多体纠缠态,如GHZ态和W态的特性,并讨论了纠缠熵(Entanglement Entropy)作为量化纠缠程度的关键指标。本章将复杂的数学概念与直观的物理图像相结合,力求清晰揭示纠缠这一非定域(Non-local)关联的本质。 第三章:量子信道与噪声模型 在实际应用中,量子系统不可避免地会与环境发生相互作用,导致退相干(Decoherence)和错误。本章系统地分析了量子信道(Quantum Channels)的数学描述,使用完全正映射(Completely Positive Maps, CPTP Maps)来描述物理过程。重点研究了主要的噪声模型,如Bit-flip、Phase-flip和混合态噪声。此外,还探讨了量子度量学,如Fidelity和Von Neumann熵,如何用于评估信道的质量和系统退化的程度。 第二部分:量子信息处理的核心算法与范式 (Core Algorithms and Paradigms in Quantum Information Processing) 第四章:通用量子计算模型 本章构建了量子计算的理论框架。详细介绍了量子逻辑门,包括Pauli门、Hadamard门以及更复杂的通用门集(如Toffoli门和CSD门)。基于这些基本单元,本章推导了量子电路模型,并讨论了电路深度、门数量等资源估算问题。同时,对Adiabatic Quantum Computation(绝热量子计算)和Measurement-Based Quantum Computation(基于测量的量子计算)这两种重要的替代模型进行了比较性分析。 第五章:经典与量子的计算复杂性 为了评估量子计算的潜力,本章将信息处理的范式置于计算复杂性理论的背景下进行考察。详细阐述了BQP(Bounded-error Quantum Polynomial time)复杂性类,并与经典复杂度类P、NP进行了精确的对比。重点分析了Shor算法和Grover算法的原理、复杂度优势以及它们对现有加密体系的颠覆性影响。本章还讨论了量子近似优化算法(QAOA)在解决NP-hard问题中的初步应用。 第六章:量子密钥分发与安全协议 量子信息技术在信息安全领域的应用是本领域的亮点。本章专注于量子密钥分发(QKD)的原理,详细阐述了BB84协议和Ekert91协议的实现细节和安全性保证。安全性分析基于量子力学原理,而不是计算难度假设。本章还讨论了量子隐形传态(Quantum Teleportation)和超密编码(Superdense Coding)作为构建更复杂量子通信协议的基本操作单元。 第三部分:高级应用与前沿挑战 (Advanced Applications and Frontier Challenges) 第七章:量子模拟的理论与实验 当处理高度复杂的许多体量子系统时,经典计算机的模拟能力受到限制。本章介绍了量子模拟器的概念,区分了“至强量子模拟”(Analog Simulation)和“数字量子模拟”(Digital Simulation)。详细分析了如何利用可控的量子系统(如离子阱、超导电路)来模拟哈密顿量,特别关注了对复杂材料特性和高能物理模型的模拟潜力。 第八章:量子机器学习的数学框架 量子机器学习(QML)旨在利用量子资源加速数据分析和模型训练。本章从线性代数的角度,阐述了量子主成分分析(QPCA)和量子支持向量机(QSVM)的基本流程。重点讨论了如何构建量子特征映射(Quantum Feature Maps)来处理高维数据,以及在NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)设备上实现变分量子本征求解器(VQE)等混合算法的挑战。本章强调了数据编码策略在QML中的关键性作用。 第九章:系统集成与工程挑战 本书的最后一部分将视角转向实际工程实现。详细讨论了构建大规模容错量子计算机所需的关键技术,包括量子纠错码(如表面码、Steane码)的结构与解码算法。此外,还探讨了量子硬件的实际挑战,如超导量子位(Transmon Qubits)的退耦技术、离子阱的精确控制、以及低温稀释制冷机在维持相干时间中的作用。本章为读者勾勒出从理论走向实用的工程路线图。 总结 《量子纠缠与高级信息处理》汇集了当代量子信息科学的理论深度与工程广度,不仅为研究人员提供了坚实的理论工具箱,也为下一代信息技术的发展提供了清晰的路线图。全书对复杂概念的阐述力求精准且富有洞察力,是该领域研究人员的必备参考书。

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