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《量子连续变量系统的信道和纠缠》系统、详细地介绍了量子信道用于传输经典信息的经典容量，用于传输量子信息的量子容量及其编码定理，以及量子纠错编码的基本理论，论述了经典容量的不可加性和量子容量的不可加性。在此一般框架下，着重研究了量子连续变量系统的信道和纠缠两个相互联系的论题，研究了量子高斯信道的经典容量、一些特殊的量子高斯信道的量子容量或其上下界、量子高斯态和非高斯态的纠缠和可分离性准则，最后研究了量子连续变量态包括NOON态的演化。
《量子连续变量系统的信道和纠缠》适用于通信、计算机及物理等学科领域中以量子信息为研究方向的高年级本科生、研究生、教师和科研人员，也可以作为量子信息高级课程的参考资料。
经典信息论与量子计算的交汇：信息传输的极限与新范式 图书简介 本书聚焦于信息论这一核心学科的现代发展，特别是其在经典信息传输瓶颈突破和新兴量子计算范式构建中的关键作用。全书以扎实严谨的数学框架为基础，深入探讨了信息熵、信道容量、编码理论等经典基石，并无缝衔接至非经典物理学背景下的信息处理挑战与机遇。 第一部分：经典信息论的基石与前沿 本部分首先回顾了香农信息论的建立及其在数据压缩和可靠传输中的革命性意义。我们详细阐述了熵（Shannon Entropy）的定义、性质及其在衡量信息不确定性上的核心地位。通过对互信息（Mutual Information）和条件熵的深入分析，本书构建了信息量化和相关性的严谨数学模型。 接着，我们将焦点转向信息的实际传输过程。信道（Channel）的概念被系统化地引入，从最基础的二元对称信道（BSC）到更复杂的加性高斯白噪声信道（AWGN），我们剖析了信道对信息的失真和噪声引入机制。关键的信道容量定理（Channel Capacity Theorem）被详细推导和论证，解释了在给定噪声水平下，信息传输速率的理论上限。 在编码理论方面，本书超越了基础的纠错码，重点讨论了现代高效编码方案。这包括对冲积码（Product Codes）、低密度奇偶校验码（LDPC Codes）的结构和译码算法的深入研究，以及对Turbo码在迭代译码视角下的性能分析。我们探讨了如何利用这些编码技术，使实际传输速率无限逼近香农极限，并讨论了面向特定信道特性的自适应编码策略。 第二部分：从热力学到信息：物理学视角下的信息边界 本部分将信息论的抽象概念与物理世界的内在规律联系起来。我们探讨了信息与物理实在之间的深刻关联，特别是关于信息存储和处理的物理能耗限制。朗道尔原理（Landauer's Principle）被作为信息擦除操作的物理学基石进行详细讨论，揭示了信息处理操作所固有的不可逆性和热力学成本。 我们转向对噪声和不可逆性的更深层次理解。经典信息论通常假设噪声是独立且同分布的（i.i.d.），但本书更进一步探讨了具有时间相关性或依赖性的复杂噪声模型，以及在这些条件下如何重新定义信道容量和最优编码策略。 第三部分：非经典信息处理的兴起：从确定性到概率性 随着计算能力的爆炸性增长和对极限性能的追求，信息处理的范式开始向更精细的概率描述和非经典物理学领域过渡。本部分引入了统计推断和贝叶斯方法在信息处理中的应用，特别是针对逆问题和参数估计的现代算法，如变分推断（Variational Inference）和蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）。 我们深入分析了信息在随机过程中的传播和演化，例如使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法对高维概率分布进行高效采样，这在机器学习和复杂系统分析中至关重要。 第四部分：信息论在新计算范式中的角色 信息论不再仅仅是关于“传输”的理论，它已成为理解和设计新型计算架构的关键工具。本书探讨了信息论在解决经典计算难题方面的潜力，例如： 1. 随机性与计算： 讨论了伪随机数生成（PRNG）和真随机数生成（TRNG）的信息论基础，以及如何在计算复杂性理论中利用随机性来降低资源需求。 2. 复杂性度量： 引入了柯氏复杂性（Kolmogorov Complexity）的概念，作为衡量一个对象内在信息量的终极标准，并讨论了其在可压缩性和算法可判定性方面的理论意义。 3. 网络信息论： 扩展到多用户场景，详尽分析了多址信道（MAC）、广播信道（BC）和中继网络（Relay Networks）的容量区域。我们探讨了网络编码（Network Coding）的概念，以及它如何通过信息叠加实现突破性的传输效率，标志着信息传输范式的根本性转变。 结论 本书旨在为读者提供一个全面而深刻的视角，理解信息论如何从香农的奠基性工作发展成为跨越经典通信、统计物理和现代计算科学的核心理论。通过对数学严谨性的坚守和对前沿应用领域的关注，本书强调了信息论在定义现代技术边界和指引未来信息科学发展方向上的不可替代性。它为致力于信息理论、通信工程、统计物理及复杂系统建模的研究人员和高年级学生提供了坚实的理论基础和丰富的研究视野。
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