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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Weverka, Peter

出品人:

页数:646

译者:

出版时间:2006-12

价格:217.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780470040621

丛书系列:

图书标签:

ppt
microsoft
PowerPoint 2007
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具体描述

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科技前沿探索：深入剖析下一代计算范式本书聚焦于当前科技领域最激动人心的两大前沿方向：量子计算的原理与实践，以及人工智能（AI）在复杂系统优化中的深度应用。旨在为具有一定技术背景的读者提供一份全面、深入且极具前瞻性的技术参考指南。 --- 第一部分：量子计算的理论基石与硬件架构本部分将彻底解构量子计算的数学基础和物理实现，带领读者从经典比特的局限性迈入量子世界的奇妙领域。第一章：量子力学基础回顾与计算模型构建 1.1 经典信息论与量子信息学的分野：详细对比经典比特（Bit）与量子比特（Qubit）的根本差异，探讨叠加态（Superposition）和量子纠缠（Entanglement）如何为计算能力带来指数级的飞跃。 1.2 线性代数在量子计算中的核心作用：深入讲解复数向量空间、希尔伯特空间（Hilbert Space）、张量积等数学工具，并展示它们如何用于描述多量子比特系统的状态演化。 1.3 量子门集与通用性证明：全面梳理单比特门（如泡利矩阵、Hadamard门）和多比特门（如CNOT门、Toffoli门）的逻辑功能、矩阵表示及其在构建通用量子电路中的必要性。讨论量子电路设计的基本原则和优化策略。第二章：主要的量子硬件实现路径本章将客观分析当前主流的、最有希望实现大规模容错量子计算的物理平台的技术挑战与优势。 2.1 超导电路量子计算（Superconducting Circuits）：基于约瑟夫森结（Josephson Junctions）的Transmon和Flux Qubit的物理机制、退相干（Decoherence）问题及其缓解技术。探讨当前领先的架构（如谷歌的Sycamore、IBM的Osprey）的连接拓扑和扩展性限制。 2.2 离子阱量子计算（Trapped Ions）：阐述如何利用电磁场囚禁单个原子离子，以及通过激光精确操控其内部能级实现量子逻辑门。对比离子阱在相干时间（Coherence Time）和门保真度（Gate Fidelity）上的优势与在速度上的劣势。 2.3 其他前沿技术：简要介绍拓扑量子计算（Topological Quantum Computing，以Majorana费米子为核心）的独特优势——对局部噪声的天然免疫力，以及光子量子计算（Photonic Quantum Computing）在可扩展性上的潜力。第三章：量子算法的突破性应用深入剖析奠定量子计算实用价值的几个标志性算法及其对现有计算领域的颠覆性影响。 3.1 秀尔算法（Shor's Algorithm）的深度解析：不仅介绍其流程，更侧重于其对现代公钥加密体系（如RSA）的威胁分析，以及后量子密码学（Post-Quantum Cryptography）的研究方向。 3.2 格罗弗搜索算法（Grover's Algorithm）：详细解释其平方加速的原理，并讨论其在数据库搜索、优化问题中的实际映射方法和局限性。 3.3 量子模拟与变分算法（VQE/QAOA）：重点介绍在NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代最具潜力的混合量子-经典算法。探讨它们在分子能量计算、材料科学模拟以及组合优化问题中的应用框架。 --- 第二部分：人工智能驱动的复杂系统优化本部分关注如何利用先进的机器学习技术，特别是强化学习和图神经网络，来解决传统优化方法难以应对的、高维度、动态变化的问题。第四章：深度强化学习（DRL）的理论与实践本章聚焦于智能体如何在复杂的、不确定的环境中通过试错学习以最大化长期回报。 4.1 DRL的核心框架：深入理解马尔可夫决策过程（MDP）、值函数（Value Function）与策略函数（Policy Function）的区分与联系。 4.2 经典算法的架构详解：详细剖析Policy Gradients（如REINFORCE）、Actor-Critic方法（如A2C, A3C）以及基于Q-Learning的算法（如DQN, DDQN, DDPG, TD3）。重点分析它们在连续控制任务中的适用性。 4.3 探索与利用的平衡策略：探讨先进的探索机制，如基于不确定性的探索（Bootstrapped DQN）、内在奖励机制（Intrinsic Motivation）以及参数空间探索的重要性。第五章：图神经网络（GNN）在关系建模中的应用在处理社交网络、分子结构、交通流量等具有内在图结构数据时，GNN展现出超越传统深度学习模型的强大能力。 5.1 GNN的数学基础：解释图拉普拉斯矩阵、谱图理论与空间域卷积的对比。重点阐述信息如何在图结构上传播和聚合（Message Passing Framework）。 5.2 主要GNN模型家族：详细介绍Graph Convolutional Networks (GCN)、Graph Attention Networks (GAT) 的计算过程和核心创新点。 5.3 DRL与GNN的融合（Graph-based DRL）：探讨如何利用GNN有效地编码复杂的系统状态（如多智能体系统中的交互拓扑），从而指导强化学习智能体的决策过程。这在资源调度、无人机群控制等领域至关重要。第六章：前沿优化场景与系统集成本章将前两部分的知识点进行结合，展示尖端技术在解决实际工程难题中的集成方案。 6.1 优化大规模物流与供应链网络：结合GNN对网络结构的实时建模，利用DRL制定动态路径规划和库存管理策略，以最小化延迟和成本。 6.2 智能电网的负荷预测与资源调度：分析如何利用时间序列分析和强化学习代理来平衡分布式能源的接入，确保电网稳定性和能源效率。 6.3 量子优化的新兴路线图：探讨如何利用量子退火（Quantum Annealing）或混合量子算法（如QAOA）来求解某些当前DRL难以有效收敛的极端组合优化问题（如大规模旅行商问题或蛋白质折叠预测的初步探索）。讨论何时经典AI仍占主导，以及量子加速何时能真正实现质变。 --- 本书特色：理论的深度与广度兼顾：覆盖了从基础的量子力学概念到最新的深度学习框架的数学细节。面向未来：重点聚焦于尚处于快速发展中的领域，而非对现有成熟技术的简单回顾。强调跨学科融合：为希望在计算科学、物理学、运筹学等领域进行交叉研究的工程师和研究人员提供了统一的参考视角。目标读者：计算机科学、物理学、电子工程领域的高年级本科生、研究生、算法工程师以及致力于前沿技术研发的专业人员。