Classical and Quantum Computation

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☆☆☆☆☆
出版者:Amer Mathematical Society
作者:A. Yu. Kitaev
出品人:
页数:272
译者:
出版时间:2002
价格:$40.00
装帧:Pap
isbn号码:9780821832295
丛书系列:Graduate Studies in Mathematics
图书标签:
  • 量子计算
  • Quantum_Computation
  • Kitaev
  • 计算理论
  • 物理
  • 计算机科学
  • 第三阶段
  • Yu.
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具体描述

This book is an introduction to a new rapidly developing theory of quantum computing. It begins with the basics of classical theory of computation: Turing machines, Boolean circuits, parallel algorithms, probabilistic computation, NP-complete problems, and the idea of complexity of an algorithm. The second part of the book provides an exposition of quantum computation theory. It starts with the introduction of general quantum formalism (pure states, density matrices, and superoperators), universal gate sets and approximation theorems. Then the authors study various quantum computation algorithms: Grover's algorithm, Shor's factoring algorithm, and the Abelian hidden subgroup problem. In concluding sections, several related topics are discussed (parallel quantum computation, a quantum analog of NP-completeness, and quantum error-correcting codes).

Rapid development of quantum computing started in 1994 with a stunning suggestion by Peter Shor to use quantum computation for factoring large numbers--an extremely difficult and time-consuming problem when using a conventional computer. Shor's result spawned a burst of activity in designing new algorithms and in attempting to actually build quantum computers. Currently, the progress is much more significant in the former: A sound theoretical basis of quantum computing is under development and many algorithms have been suggested.

In this concise text, the authors provide solid foundations to the theory--in particular, a careful analysis of the quantum circuit model--and cover selected topics in depth. Included are a complete proof of the Solovay-Kitaev theorem with accurate algorithm complexity bounds, approximation of unitary operators by circuits of doubly logarithmic depth. Among other interesting topics are toric codes and their relation to the anyon approach to quantum computing.

《算法艺术:数据处理的逻辑与精巧》 内容简介 《算法艺术》并非一本枯燥的指令汇编,而是一次对计算思维深刻而引人入胜的探索之旅。它旨在揭示驱动现代数字世界运转的那些核心逻辑,深入浅出地解析算法的构建原理、设计思想及其在解决实际问题中的巧妙应用。本书不拘泥于特定的编程语言或平台,而是将重点置于算法本身的思想本质,以及如何通过清晰的逻辑和精巧的设计,将复杂的计算任务转化为高效、可执行的步骤。 本书的写作理念,是相信算法的魅力在于其解决问题的优雅与效率。我们希望读者在阅读之后,不仅能够理解“如何”实现某个计算功能,更能够深刻领会“为何”这样做是最优的,以及在面对全新问题时,如何运用算法思维去构思和设计解决方案。因此,《算法艺术》将带领读者穿越算法的宏伟殿,从最基础的概念出发,逐步深入到更复杂的结构和技术,每一章都力求提供一个清晰的视角,让你对算法的理解层层递进。 第一部分:算法的基石——逻辑与表达 我们将从最根本的计算思维入手。首先,我们会探讨问题的定义与分析,这是设计任何算法的第一步。一个清晰、准确的问题定义是成功算法的基石。我们将学习如何将现实世界的问题抽象成计算机能够理解和处理的模型,识别关键的输入、输出和约束条件。 接着,本书将深入逻辑推理与形式化表达。理解布尔逻辑、条件语句、循环结构等是构建算法的基础。我们会详细介绍如何使用流程图、伪代码等工具来清晰地表达算法的步骤,确保其逻辑的严谨性和无歧义性。这部分将帮助读者建立起将想法转化为可执行指令的初步能力。 随后,我们将聚焦于数据结构的基础。数据是算法处理的对象,理解不同数据结构的特性对于选择和设计高效算法至关重要。我们会从最基本的数据组织方式开始,如数组、链表、栈和队列,深入剖析它们各自的优势、劣势以及适用的场景。理解这些基本结构,是掌握更复杂算法的前提。 第二部分:经典算法的智慧——高效解决之道 进入第二部分,我们将踏入经典算法的宝库。这一部分是本书的核心,将全面展示人类在解决计算问题过程中积累的智慧结晶。 我们会首先探讨排序算法。从基础的冒泡排序、选择排序、插入排序,到更高效的快速排序、归并排序、堆排序,我们将详细分析它们的实现原理、时间复杂度和空间复杂度。通过对比分析,读者将深刻理解不同排序算法在效率上的差异,以及在何种数据规模和特点下选择何种算法是最优的。 紧接着,我们将深入搜索算法。线性搜索虽然直观,但效率低下。本书将重点介绍二分搜索等高效搜索技术,并探讨它们在有序数据集上的强大威力。同时,我们还会涉及图搜索的基本概念,为后续更复杂的图算法打下基础。 图论作为一门强大的数学工具,在计算机科学中扮演着至关重要的角色。我们将专门开辟章节来介绍图算法。从图的表示(邻接矩阵、邻接表)出发,我们将深入讲解诸如广度优先搜索(BFS)、深度优先搜索(DFS)等图遍历算法,以及Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法等最短路径算法,还有Prim算法、Kruskal算法等最小生成树算法。这些算法在网络路由、社交网络分析、地图导航等领域有着广泛的应用。 本书还将详细介绍动态规划这一强大的算法设计范式。我们会通过一系列经典的例子,如背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列等,阐述动态规划如何通过将大问题分解为子问题,并存储子问题的解来避免重复计算,从而达到最优解。读者将学会识别适合使用动态规划的问题,并掌握其递推关系的建立。 我们还会触及贪心算法。通过一些具体的例子,如活动选择问题、霍夫曼编码等,我们将揭示贪心算法“局部最优解”的策略,以及在何种条件下,局部最优能够导向全局最优。 第三部分:算法的进阶与优化——性能的极致追求 在掌握了经典算法的基础上,本书将引导读者进入算法的进阶领域,探索如何进一步优化算法的性能,以及处理更具挑战性的问题。 我们将深入探讨算法的时间复杂度和空间复杂度分析。我们会详细介绍大O表示法,以及如何准确地分析算法的渐进增长趋势。理解复杂度分析是评估和比较算法优劣的关键,也是进行性能调优的基础。 本书还将讨论数据结构与算法的结合。例如,如何利用散列表(哈希表)实现高效的查找、插入和删除操作;如何利用树(二叉搜索树、平衡二叉树)实现有序数据的快速访问;如何利用堆(优先队列)高效地解决Top-K问题等。我们将强调数据结构的选择对算法性能的决定性影响。 此外,我们还会介绍回溯算法和分支限界法。这些算法常用于解决组合优化问题,如N皇后问题、旅行商问题等。我们将讲解其搜索策略和剪枝技巧,帮助读者理解如何在庞大的解空间中有效地寻找最优解。 对于需要处理海量数据的场景,本书将引入字符串匹配算法,如KMP算法,以及模式匹配相关的技术,展示如何在文本数据中高效地查找特定模式。 第四部分:算法的艺术——设计、分析与创新 《算法艺术》并非仅仅罗列算法,而是致力于培养读者算法设计能力。我们将介绍几种常见的算法设计策略,如分治法、迭代法等,并鼓励读者在面对新问题时,能够尝试不同的设计思路,并将已有的算法进行组合与创新。 本书还将强调算法的正确性证明。虽然在实际开发中不总是需要严格的数学证明,但理解算法为何正确,能够帮助我们更好地调试代码,发现潜在的错误,并增强对算法的信心。 最后,我们将探讨算法的工程实践。如何将理论算法转化为高效、可维护的实际代码?如何进行性能测试和基准评测?如何利用并发和并行来加速计算?这些都是将算法思想落地的重要环节。 结语 《算法艺术》旨在成为您在计算思维道路上的忠实伙伴。它将带您领略算法的逻辑之美、效率之韵,以及解决问题的无穷创造力。我们相信,通过对书中内容的深入学习和实践,您将能够更自信、更巧妙地驾驭数据,构建出优雅而高效的计算解决方案,真正成为一名“算法的艺术家”。无论您是计算机科学的学生、研究人员,还是希望提升自身编程能力的开发者,本书都将为您提供宝贵的知识和启发,助您在数字世界的探索中,步履更加坚实,目光更加敏锐。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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翻开这本书,首先感受到的是一种严谨到近乎苛刻的学术态度。作者在每一个章节的论证过程中,都展现出对细节的极致追求,这对于希望在计算领域深耕的读者来说,是极其宝贵的财富。比如在介绍量子纠缠和量子门操作的那几章,简直就像是拿着一把精密的尺子,量度着量子世界的微妙变化。每一个量子比特(Qubit)的状态演化,每一步幺正变换,都被描述得清晰而无懈可击。我个人尤其欣赏作者在构建理论框架时所展现出的那种大家风范,他没有回避任何难点,而是选择正面迎击,用最清晰的数学工具去驾驭这些前沿概念。对于我这种希望把量子计算真正学扎实的人来说,这本书与其说是一本教材,不如说是一份详尽的、带有个人印记的学术地图,指引着我们穿越理论的迷雾。

评分☆☆☆☆☆

这本《经典与量子计算》的阅读体验,简直像是一次深入知识海洋的探险。作者的叙述功力非凡,将那些晦涩难懂的理论,通过清晰的逻辑和层层递进的结构展现出来。尤其是在处理经典计算复杂性理论的部分,那种对P、NP、PSPACE这些概念的剖析,细致入微,仿佛能让人亲手触摸到计算的本质。我记得书中有好几处对图灵机模型和各种计算范式的深入探讨,不仅仅是罗列公式,更多的是赋予了这些抽象概念以生动的解释,让你在阅读时,不仅知其然,更能知其所以然。对于那些已经对计算理论有初步了解的人来说,这本书无疑提供了一个更深层次的视角,去审视我们赖以生存的计算世界的基石。它不满足于表面的讲解,而是力图揭示背后的数学结构和哲学意义,读完之后,感觉自己对“什么是计算”这个问题有了全新的理解和更扎实的知识储备。

评分☆☆☆☆☆

如果非要用一个词来形容阅读这本书的感受,那一定是“雕琢”。全书的每一个章节似乎都经过了无数次的打磨和推敲。尤其是那些关于复杂性类别的精确定义,以及它们之间的相互关系,作者给出的描述既全面又精炼,几乎没有冗余信息。这使得本书的检索价值非常高,当你需要精确回顾某一理论的定义或证明时,总能在这里找到最权威、最干净利落的表述。它成功地在学术深度和可读性之间找到了一个微妙的平衡点——深度毋庸置疑,而可读性则依赖于读者自身的数学基础。对于希望建立一个坚实、无可指摘的计算理论知识体系的读者而言,这本书无疑是图书馆中不可或缺的镇馆之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理计算范式的过渡与衔接上,处理得尤为巧妙和富有洞察力。从经典信息论的熵到量子信息论中的冯·诺依曼熵,这种跨越性的比较分析,极大地拓宽了我的思维边界。作者没有将量子计算视为一个孤立的领域,而是巧妙地将其置于整个计算科学的历史长河中进行考察。他花了大量篇幅来探讨哪些问题是经典计算“算不动”的,以及量子力学提供的潜在突破口在哪里。这种宏观的视角,使得理解变得不再是零散的知识点堆砌,而是一个有机联结的知识体系。阅读过程中,我不断地在“已知”和“未知”之间跳转,每一次从经典领域的确定性跳跃到量子领域的概率性描述,都让我对信息本身的概念有了更深刻的体悟。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲,这本书的阅读过程充满挑战,但回报也是巨大的。它并不是那种可以轻松翻阅的科普读物,它要求读者拿出百分之百的专注力,去消化那些充满数学推导的段落。我花了相当长的时间去啃那些关于量子算法复杂性的比较,比如Shor算法和Grover算法的推导过程,每一次攻克一个难点,都带来巨大的成就感。作者的行文风格非常克制,用词精准,极少有花哨的辞藻,一切都以信息的有效传递为最高目标。这种风格对于追求知识纯粹性的读者来说是福音,但对于初学者来说,可能需要反复阅读和结合外部资源才能完全吸收。它更像是一部给研究人员准备的工具书,每一页都承载着深厚的专业积淀,阅读它,就是与一位深思熟虑的智者进行对话。

评分☆☆☆☆☆

Kitaev神人无法触及,这本有点太数学化,有时间再看看。

评分☆☆☆☆☆

Kitaev 的量子计算教材, 难度很大而且叙述较为跳跃, 习题很多是经典工作, 不少内容的处理都是优化后的结果, 可惜的是不少结果不算最新的.

评分☆☆☆☆☆

Kitaev神人无法触及,这本有点太数学化,有时间再看看。

评分☆☆☆☆☆

Kitaev 的量子计算教材, 难度很大而且叙述较为跳跃, 习题很多是经典工作, 不少内容的处理都是优化后的结果, 可惜的是不少结果不算最新的.

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Kitaev 的量子计算教材, 难度很大而且叙述较为跳跃, 习题很多是经典工作, 不少内容的处理都是优化后的结果, 可惜的是不少结果不算最新的.

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