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出版者:机械工业出版社

作者:于中华 黄桂钦等

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:1999-8

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787111073499

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机应用
• 信息技术
• 入门
• 教材
• 基础知识
• 办公软件
• 操作系统
• 网络基础
• 数字技能

电子信息技术前沿探索：从原理到实践的深度解析 书籍简介 本书旨在为信息技术领域的初学者和希望系统梳理知识体系的专业人士提供一份详尽而深入的指南。它摒弃了对基础计算机硬件和软件操作的浅尝辄止，而是聚焦于当前电子信息技术领域最核心、最具发展潜力的前沿概念、理论模型与工程实现。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在概念的深度与应用的广度之间找到最佳平衡点。 第一部分：计算理论的范式转移 本部分将深入探讨经典计算模型之外的新兴计算范式，它们正在重塑我们对信息处理能力的理解。 1. 量子计算的数学基础与物理实现 我们将详细剖析量子力学在信息处理中的应用，重点介绍量子比特（Qubit）的数学描述，包括狄拉克符号表示法。随后，深入探讨主要的量子门操作（如Hadamard, CNOT, Pauli矩阵），并分析其在构建复杂量子电路中的作用。 在物理实现层面，本书会系统梳理当前主流的量子计算平台：超导电路（Transmon Qubits）、离子阱（Trapped Ions）、拓扑量子计算的理论潜力，以及光子计算的最新进展。特别地，我们将分析实现容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computation）所面临的物理挑战，如退相干（Decoherence）的抑制技术。 2. 可计算性理论的边界扩展 超越图灵机模型，本书引入了对超计算（Hypercomputation）和随机化计算复杂性的探讨。内容包括：非确定性图灵机在解决NP问题中的理论局限，随机算法（如Monte Carlo方法）在复杂性理论中的地位，以及在处理不可判定问题（Undecidable Problems）时，近似算法和启发式方法的工程价值。我们还会简要介绍如奥卡姆剃刀原则在算法设计中的体现。 第二部分：数据驱动的智能系统构建 本部分聚焦于现代人工智能（AI）系统的核心驱动力——数据处理、模型架构与高效推理。 3. 深度学习架构的演进与优化 本书不满足于介绍基础的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我们将着重分析Transformer架构的内在机制，特别是自注意力（Self-Attention）机制如何通过加权和的方式实现全局依赖的捕获。深入探讨不同类型的Transformer变体（如BERT, GPT系列）在预训练（Pre-training）阶段的对比学习范式。 在模型优化方面，本书将详细讲解梯度下降的高级变体（如AdamW, LookAhead），以及高效的正则化技术（如DropBlock, Spectral Normalization）。此外，我们还会探讨模型量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在边缘设备部署中的关键技术细节。 4. 图神经网络（GNNs）与复杂关系建模 针对非欧几里得结构数据（如图谱、分子结构），本书全面介绍了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等主流GNN模型。我们将深入研究信息是如何在图结构上进行迭代聚合与更新的，以及如何设计有效的邻域采样策略（如GraphSAGE）。重点案例分析包括社交网络分析、推荐系统中的链接预测，以及化学信息学中的分子性质预测。 第三部分：高性能计算与系统级优化 本部分关注如何在大规模、异构的计算环境中实现软件性能的最大化。 5. 异构计算与并行编程模型 深入分析现代CPU-GPU协同计算的架构特点。内容涵盖NVIDIA CUDA编程模型的深入细节，包括线程层次结构（Grid, Block, Thread）、内存层次结构（Global, Shared, Local Memory）的访问模式对性能的影响。我们将探讨如何通过优化内存合并（Coalesced Memory Access）和减少同步开销来提升GPU计算效率。对于更广泛的并行计算，本书会介绍OpenMP用于多核CPU并行化，以及MPI在集群计算中的应用，特别是MPI的集体通信操作（如Allreduce）的底层实现优化。 6. 分布式系统的共识与一致性 在构建高可靠、高可用的分布式系统时，状态管理至关重要。本书详细解析了Paxos和Raft协议的完整流程，包括领导者选举、日志复制和安全快照的机制。我们将通过对比分析，揭示Raft在工程实践中相对于Paxos的易懂性和快速收敛性优势。此外，还会探讨CAP理论在实际系统设计中的权衡艺术，以及BASE（Basically Available, Soft state, Eventual consistency）模型的应用场景。 第四部分：信息安全与隐私保护的深化 本部分探讨保障数字信息安全和用户隐私的技术前沿。 7. 零知识证明（ZKP）及其密码学基础 零知识证明是构建可验证计算的基石。本书将从数学上解释离散对数问题和椭圆曲线密码学（ECC）的基础，进而深入到zk-SNARKs和zk-STARKs的构造原理。我们将分析如何利用多项式承诺方案（如KZG承诺）和交互式预言机证明（IOPs）来构建非交互式的、高效的验证流程，并讨论其在区块链扩展性（Layer 2 解决方案）中的实际应用。 8. 联邦学习（Federated Learning）与差分隐私（Differential Privacy） 在数据不出本地的前提下进行模型训练是联邦学习的核心价值。本书将详细阐述同步（Synchronous）和异步（Asynchronous）联邦平均算法（FedAvg）的收敛性分析，并探讨模型异构性（Non-IID data）带来的挑战。同时，为了量化和控制隐私泄露风险，我们将系统介绍差分隐私的理论框架，包括拉普拉斯机制和高斯机制，并展示如何将 $epsilon$（隐私预算）与梯度扰动相结合，以在模型准确性和隐私保护之间取得最佳平衡。 --- 本书的编写风格侧重于技术细节的严谨性和理论推导的清晰性，旨在为读者提供一个深入理解现代信息技术复杂性、并具备能力进行前沿系统设计和优化的坚实知识基础。它不提供软件安装指南或简单的应用教程，而是专注于驱动这些应用背后的核心算法、数学模型和系统架构。

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