EDA仿真与虚拟仪器技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:李东生编著

出品人:

页数:501

译者:

出版时间:2004-12

价格:39.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040156041

丛书系列:

图书标签:

• EDA仿真
• 虚拟仪器
• 电路分析
• 信号处理
• Verilog
• VHDL
• MATLAB
• Simulink
• 测试测量
• 电子设计

好的，这是一份图书简介，内容不涉及“EDA仿真与虚拟仪器技术”这一主题，侧重于其他领域，旨在详细介绍其内容。 --- 图书名称：《量子计算的原理与应用实践》 图书简介 本书深入探讨了量子计算领域的基础理论、核心算法及其在现代科学与工程中的前沿应用。全书结构严谨，内容涵盖了从量子力学的基本概念到构建实用量子算法的全过程，旨在为计算机科学、物理学、数学及相关工程领域的读者提供一份全面且深入的学习指南。 第一部分：量子计算的基石 本书开篇即从量子力学的基本原理入手，为读者构建坚实的理论基础。我们将详细阐述量子比特（Qubit）的概念及其与经典比特的根本区别，包括叠加态、纠缠态等核心特性的数学描述。通过深入解析狄拉克符号（Bra-ket Notation）和希尔伯特空间，读者将掌握描述量子态的数学工具。 接着，本书重点介绍了量子门（Quantum Gates）及其在构建量子线路中的作用。从基本的单比特门（如泡利门、哈达玛门）到多比特门（如CNOT门、Toffoli门），我们将详细剖析每种门操作的物理意义和矩阵表示。此外，本书还将介绍量子电路的设计范式，包括如何将复杂的逻辑运算映射到一系列基本的量子门操作上，为后续算法的学习打下基础。 第二部分：核心量子算法与复杂度分析 在理解了基本操作之后，本书将进入量子算法的核心部分。我们将系统地介绍几种最具代表性和影响力的量子算法： Shor算法与因子分解： 详细解析Shor算法的工作原理，特别是其依赖的量子傅里叶变换（QFT）在加速因子分解问题中的关键作用。我们将探讨该算法对现有公钥密码体系（如RSA）的潜在威胁，以及其实际实现的挑战。 Grover搜索算法： 深入分析Grover算法如何实现对非结构化数据库的二次加速。本书将通过几何解释和数学推导，清晰展示其振幅放大机制，并对比其在特定搜索问题中的性能优势。 量子模拟： 探讨如何利用量子计算机来模拟复杂的物理系统，例如分子结构、材料性质等。我们将介绍量子相估计算法（QPE）在能级计算中的应用，并讨论变分量子本征求解器（VQE）等混合算法的原理。 在算法分析部分，本书将引入量子计算的复杂度理论，对比经典计算与量子计算在处理特定问题时的效率差异，帮助读者理解量子霸权（Quantum Supremacy）的真正含义。 第三部分：量子硬件与实现技术 理解算法的运行机制后，本书将转向量子硬件的实现技术。我们将对当前主流的量子计算平台进行全面的技术综述，包括： 超导电路（Superconducting Circuits）： 剖析基于约瑟夫森结的量子比特设计，探讨其退相干（Decoherence）问题以及低温环境下的控制技术。 离子阱（Trapped Ions）： 介绍如何利用电磁场捕获单个离子，并通过激光精确控制其内部能级作为量子比特，分析其高保真度和长相干时间的优势。 拓扑量子计算与中性原子： 简要介绍新兴的量子计算范式，如基于任意子（Anyons）的拓扑量子计算的理论前景，以及中性原子阵列在可扩展性方面的潜力。 本书还将详细讨论量子纠错码（Quantum Error Correction Codes）的重要性。由于环境噪声对量子态的破坏性影响，错误矫正成为构建容错量子计算机（Fault-Tolerant Quantum Computation, FTQC）的关键。我们将介绍表面码（Surface Codes）等主流编码方案的结构和工作原理。 第四部分：前沿应用与未来展望 本书的最后部分聚焦于量子计算的实际应用前景，特别是那些有望在近期实现商业价值的领域： 量子机器学习（QML）： 探讨量子增强的机器学习模型，如量子支持向量机（QSVM）和量子神经网络（QNN）的基本架构，以及它们在处理高维数据上的潜力。 金融建模与优化： 研究量子优化算法在投资组合优化、风险管理和期权定价等金融工程问题中的应用潜力。 药物发现与材料科学： 详细阐述如何利用量子化学模拟加速新材料的研发周期，以及在分子动力学模拟中的具体实现步骤。 最后，本书对量子计算的近期路线图和长期挑战进行了深入的讨论，包括NISQ（含噪声中等规模量子）时代的策略选择，以及如何跨越工程瓶颈，迈向通用、容错的量子计算机时代。 目标读者： 本书适合具有一定线性代数和离散数学基础的本科高年级学生、研究生、科研人员以及希望系统了解量子计算技术栈的软件工程师和技术决策者。阅读本书后，读者将不仅能理解量子算法的深层逻辑，还能掌握当前硬件平台的局限性与未来发展趋势。 ---

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这本书简直是工业界和学术界的一股清流，它精准地抓住了当前技术发展的前沿脉搏，让读者在纷繁复杂的技术海洋中找到了一个清晰的航标。我尤其欣赏作者在软件定义仪器和软硬件协同设计方面的深刻见解。书里详细阐述了如何利用现代计算平台构建高性能的虚拟仪器系统，这对于我们这些长期在实验数据采集和处理一线摸爬滚打的人来说，无疑是一份宝贵的财富。它不仅仅停留在理论层面，更是提供了大量的实践指导，从底层驱动的编写到上位机应用界面的设计，每一步都讲解得详尽而透彻。特别是关于数据可视化和实时反馈机制的构建，书中给出的架构设计思路非常巧妙，既保证了系统的实时性，又兼顾了用户体验。我感觉作者对整个信号处理链条的理解极为深刻，从模数转换的精度问题到最终结果的可靠性验证，无一不考虑到位。这本书让我想起了多年前那些令人兴奋的创新时刻，它激发了我重新审视现有测试平台，并思考如何利用这些新技术来提升我们工作效率和测量精度的动力。这是一本能让人读完后立刻动手实践，并带来实际效益的好书。

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我通常对需要大量数学推导的书籍有些畏惧，但这本书在处理复杂的算法和数学模型时，展现出一种令人惊讶的清晰度。作者似乎深谙“大道至简”的道理，即便涉及傅里叶变换、卡尔曼滤波等复杂内容，也能通过巧妙的图示和直观的解释，将原本抽象的概念具象化。那些复杂的微分方程和矩阵运算，被有效地整合到虚拟仪器信号处理流程的上下文中去，而不是孤立地进行数学分析。这种将理论紧密地与工程应用相结合的写作风格，使得学习过程不再枯燥乏味。我感觉这本书更像是一本“动手解决实际问题”的工具书，而不是纯粹的学术著作。它不仅告诉我“是什么”，更重要的是告诉我“为什么这样设计更好”以及“如何高效地实现它”。这种以问题驱动的学习路径，对于需要快速掌握新技术并应用于复杂项目的人来说，是最高效的学习方式。

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从一个长期从事自动化控制和系统集成的角度来看，这本书的价值在于它提供了一个跨学科的整合视角。它并没有局限于单一的软件或硬件平台，而是着眼于整个测试测量生态系统的构建。书中对LabVIEW、Python等主流开发环境在虚拟仪器构建中的角色和优势进行了客观的分析和比较，这对于技术选型至关重要。我特别欣赏作者对“低代码/无代码”趋势下的工程实践规范的探讨，这反映出作者对行业未来走向的深刻洞察。它不仅关注如何让系统跑起来，更关注如何让系统跑得更健壮、更易于维护、更具扩展性。对于那些想要从单纯的仪器操作员向系统架构师转型的技术人员而言，这本书提供的思维框架和方法论，是弥足珍贵的。它帮助我跳出了具体工具的限制，从更宏观的系统层面去思考如何用虚拟化和仿真技术来优化整个研发和生产流程。这是一本真正具有战略指导意义的技术专著。

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这本书的排版和结构设计也相当出色，它成功地在理论深度和可读性之间找到了一个绝妙的平衡点。章节间的衔接非常自然，仿佛在讲述一个完整的故事，而不是一堆零散的技术点堆砌。例如，在讲解完基础的虚拟仪器架构后，作者立即引入了实际案例，用具体场景来佐证前文的理论，这种“理论—实例—再升华”的叙事方式，极大地增强了学习的代入感和吸收效率。我发现，许多我过去在实践中遇到但找不到系统性解决方案的问题，都能在这本书中找到对应的思路和方法论。例如，在处理多源数据同步采集的难题时，书中介绍的基于时间戳的分布式同步机制，结构清晰，操作性强。此外，书中对最新硬件接口标准如PCIe和高速串行总线的应用探讨，也保持了极高的前瞻性，确保了这本书的参考价值不会很快过时。对于希望系统性地构建新一代测试测量系统的工程师和研究人员来说，这本书无疑是不可多得的参考指南。

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我拿到这本书的时候，其实是带着一丝怀疑的，因为市面上关于仿真和虚拟仪器的书籍汗牛充栋，很多都停留在工具的使用说明书层面，缺乏对核心原理的深入剖析。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它在介绍基础概念时，逻辑严密，层层递进，即便是对于初学者来说，也能很快掌握基础框架。但其真正的价值在于对高级主题的处理，比如高频信号处理的仿真模型搭建，以及如何应对复杂的非线性系统建模。作者似乎对各种仿真工具链的优缺点了如指掌，并在书中给出了非常中肯的对比和选择建议，这体现了作者深厚的工程实践背景。我特别喜欢其中关于模型验证与不确定度分析的那几个章节，这些内容在很多同类书籍中往往被一带而过，但在这里却被提升到了核心地位，这对于确保仿真结果的科学性和可靠性至关重要。读完这部分，我对自己过去进行仿真工作时常常感到心虚的地方有了更坚实的理论支撑，感觉自己的专业素养得到了显著提升。这不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在耳边细细道来，让人受益匪浅。

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