Quantum Computation and Quantum Information Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Macchiavello, C. 编

出品人:

页数:532

译者:

出版时间:2001-03

价格:USD 130.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789810241179

丛书系列:

图书标签:

• 量子计算
• 量子信息
• 量子力学
• 量子算法
• 量子通信
• 量子密码学
• 计算复杂性
• 信息论
• 物理学
• 计算机科学

好的，这是一份关于一本名为《经典信息论与概率模型》的图书简介： --- 《经典信息论与概率模型》：洞悉信息、量化不确定性 导言：信息时代的基石 在当今高度互联和数据驱动的世界中，对信息本质的理解和对不确定性的精确量化，构成了所有现代科学、工程和决策制定的核心。从构建可靠的通信网络到开发复杂的人工智能系统，我们都依赖于坚实的理论框架来处理和理解信息流。 《经典信息论与概率模型》深入探讨了信息论和概率论的经典理论基础，旨在为读者提供一套严谨而实用的工具箱，用以分析、压缩、存储和传输信息，并在此过程中量化和管理系统中的随机性。本书聚焦于信息论的奠基性概念——熵、互信息和信道容量——以及概率论中描述随机现象的核心框架，如随机变量、矩方法和各种重要的概率分布族。 本书的写作风格力求清晰、严谨且富有洞察力，它不仅是理论的阐述，更是对这些概念如何应用于实际工程和科学问题的深度探讨。 第一部分：信息的度量——香农的遗产 本部分奠定了全书的信息理论基础，侧重于如何将“信息”这一抽象概念转化为可量化的数学实体。 1. 离散信息的量化：熵与不确定性 本书首先从离散信源开始，详细介绍了香农熵（Shannon Entropy）的概念。我们不仅会推导其数学形式，更会深入探讨其物理意义：熵作为衡量一个随机变量不确定性或信息量的最佳度量。随后，我们将讨论条件熵、联合熵以及它们之间的关系，特别是互信息的定义。互信息是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的关键指标，它在特征选择和数据关联性分析中具有不可替代的作用。 2. 连续信息的处理：差分熵与速率失真理论的引入 将信息论概念扩展到连续领域是一项重大的理论飞跃。本书将详细介绍差分熵（Differential Entropy）的定义及其局限性，并探讨如何使用相对熵（Kullback-Leibler Divergence, KL 散度）来度量两个概率分布之间的差异。KL 散度作为一种非对称的距离度量，是构建变分推断和衡量模型拟合优度的核心工具。 3. 信道编码与传输限制 本部分的高潮是香农的信道编码定理。我们将剖析有噪信道编码定理（Noisy-Channel Coding Theorem），理解信道容量（Channel Capacity）的精确含义——即在给定噪声水平下，信道所能可靠传输的理论最大速率。随后，我们将区分有噪信道与无噪信道（如Slepian-Wolf定理所描述的源编码），为数据压缩和可靠传输设定了不可逾越的物理极限。 第二部分：概率建模与随机现象分析 信息的处理总是伴随着不确定性，概率论正是管理这种不确定性的语言。本部分将构建一个坚实的概率论基础，为后续的统计推断和建模打下基础。 4. 随机变量与分布的精要 本书系统地回顾了随机变量的定义，并将其分为离散型和连续型。我们深入探讨了概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）的性质。特别关注了几个关键的分布族：伯努利分布、二项分布、泊松分布，以及正态分布（高斯分布）在描述自然和工程现象中的中心地位。我们还将介绍指数分布和伽马分布，它们在描述等待时间和可靠性问题中至关重要。 5. 矩、期望与分布的特征化 理解随机变量的集中趋势、分散程度和形状，需要依赖其矩的计算。本书详细讲解了期望（Mean）、方差（Variance）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。更重要的是，我们将介绍特征函数（Characteristic Functions）和矩生成函数（Moment Generating Functions, MGFs），它们是分析独立随机变量之和分布和证明中心极限定理的强大分析工具。 6. 联合概率与随机过程的初步概念 现实世界的系统往往涉及多个相互作用的随机变量。我们详细讨论了联合概率分布、边缘分布以及条件概率的贝叶斯推理框架。在这一基础上，本书为过渡到更复杂的随机系统引入了随机过程的初步概念，重点关注马尔可夫链（Markov Chains）的定义、状态转移矩阵以及稳态分布的计算，为建模序列数据和时间序列分析提供了基础。 第三部分：信息与概率的交汇：统计推断的理论工具 信息的量化和随机性的描述最终需要服务于从数据中学习和做出决策的目的。本部分将经典信息论与概率统计工具结合起来。 7. 大数定律与中心极限定理的威力 本书对概率论的核心成果进行了详尽的证明和应用解析。我们将探讨弱大数定律和强大数定律，它们保证了样本均值收敛于期望值的合理性。更具决定性意义的是中心极限定理（CLT），它解释了为什么高斯分布在统计学中如此普遍，并为进行假设检验和构造置信区间提供了理论依据。 8. 统计估计与信息论的联系 我们引入了统计估计的基本概念，包括点估计和区间估计。重点讨论了最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）作为一种主流估计方法，并阐释了费舍尔信息（Fisher Information）如何量化参数估计的不确定性下限，即Cramér-Rao界，这直接将概率分布的内在结构与估计的精度限制联系起来。 结语 《经典信息论与概率模型》旨在为读者提供一个坚实、全面的理论框架。它不追求追逐最新的前沿模型，而是专注于那些经过时间考验、构成了现代数据科学和工程学基石的普适性原理。通过对信息度量的精确把握和对不确定性的严谨建模，读者将能够更深刻地理解数据压缩的极限、通信的瓶颈以及统计决策的内在约束。本书适合作为高年级本科生和研究生在信息科学、电子工程、计算机科学和应用数学领域的教材，也为专业研究人员提供了回顾和深化基础理论的宝贵资源。 ---

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在关于“量子信息论”的那部分，我本以为能找到一些关于信息传输速率、信道容量等更贴近通信工程的内容。然而，我的期望再次落空了。这本书对于信息论的探讨，其深度和广度完全停留在了纯粹的数学结构层面。它花了大量篇幅去定义和证明各种熵（冯·诺依曼熵、条件熵等等）在量子系统中的性质，并用这些数学工具去重新诠释了经典信息的概念。虽然从学术角度看，这无疑是严谨的，但对于一个想了解量子加密（如BB84协议）如何运作的读者来说，这种处理方式显得过于迂回和不切实际。书中几乎没有提到任何具体的、可以实际部署的加密协议，更别提实际的密钥分发过程中的安全漏洞分析。当你读完一个关于“复杂性类别的定义”的章节后，你可能会对宇宙有了更深层次的理解，但你仍然不知道如何安全地向你的朋友发送一个秘密信息。它仿佛迷失在对“什么是信息”的本体论追问中，而忘记了信息在物理世界中的实际应用意义。

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这本书的内容实在是太深奥了，简直就是量子物理学和计算机科学的“珠穆朗玛峰”。我拿到书的时候，还带着一丝天真的期待，以为能看到一些关于量子计算机如何改变我们日常生活的直观描述，或者至少是针对入门者的友好引导。结果呢？开篇的数学公式就能把我劝退。它似乎完全不考虑读者是否具备扎实的线性代数和群论基础。对于我这种只是对“量子比特”这个概念感到好奇的普通爱好者来说，这本书更像是一本研究生级别的教科书，充满了严谨的符号推导和晦涩的定理证明。我努力想在其中找到任何关于如何“构建”一个量子设备的实际案例分析，或者哪怕是一个简短的历史回顾，但这些期望都落空了。这本书的全部篇幅似乎都聚焦于理论的极致拓展，比如对量子纠错码的数学结构进行近乎病态的解剖，以及对不同量子计算模型（如玻色子采样、拓扑量子计算）的理论极限进行无休止的探讨。它仿佛在说：“如果你不懂这些数学语言，你就没有资格谈论量子计算。”读完第一章后，我更确信，这本书的目标读者群体是那些已经决定将生命奉献给量子信息研究的博士生，而不是试图了解这个领域概貌的普通读者。它更像是一座理论的堡垒，而不是一座知识的桥梁。

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这本书的叙事风格极其干燥，简直可以用“冷酷”来形容。每一个概念的引入都伴随着一大段的定义和背景铺垫，使得阅读过程变得异常缓慢和压抑。我尝试寻找任何试图让内容变得生动起来的尝试——也许是通过一个精彩的历史小故事，或者一个与当前技术瓶颈相关的讨论——但我的努力最终只是徒劳。作者仿佛完全没有意识到，即便是最硬核的科学理论，也需要一点点“人情味”来吸引和留住读者。例如，在讨论量子退相干（Decoherence）时，我期待能读到一些关于如何通过环境隔离技术来减轻这种影响的工程挑战描述，这本该是理论与实践结合的绝佳切入点。但书中只是轻描淡写地将其归结为一个不可避免的数学项，然后迅速转向了更深层次的、关于信息论在噪声信道中极限的探讨。这种对工程细节的彻底回避，使得整本书的阅读体验就像是在一个完全真空的环境中进行计算，完全脱离了现实世界中必须面对的温度、振动和电磁干扰。对于任何关心“如何让它工作起来”的人来说，这本书提供不了任何帮助。

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这本书的排版和图示设计也进一步加剧了阅读的难度。对于一本如此密集的理论著作来说，清晰的视觉辅助至关重要。然而，书中使用的图例极其稀疏，且很多关键的数学结构——比如多体系统的张量网络表示——常常是以一长串的矩阵乘法或希尔伯特空间符号的形式堆砌在页面上，没有提供任何直观的图形辅助来帮助读者建立空间想象。例如，在描述纠缠态的构造时，我需要不断地在不同的章节之间来回翻阅，试图将抽象的符号与可能的物理图像联系起来。如果能有一个清晰的图表展示不同维度下纠缠的“形状”或“连接方式”，将会极大地改善理解。此外，书中的索引系统也让人感到困惑，很多关键术语的定义分散在不同的上下文中，缺乏一个统一的术语表来快速查阅。总而言之，这本书更像是一部由一位学识渊博但对教学方法毫无兴趣的数学家撰写的终极参考资料，它要求读者带着几乎全部的背景知识去“解码”，而不是被“引导”着去学习。

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我花了整整一个周末试图啃下关于“量子电路模型”的那几章，希望能找到一些关于实际编程或算法设计的实用指导，比如Shor算法或Grover算法的清晰、步骤化的实现指南。然而，事实证明，这本书更像是对这些算法背后的数学原理进行“哲学思辨”。它花了大量的篇幅去讨论为什么某些酉变换是可逆的，以及如何将复杂的量子门序列分解成最基础的泡利矩阵操作，这些对于一个想要快速上手编写代码的人来说，简直是灾难性的冗余。我更希望看到的是清晰的代码片段，哪怕是伪代码，来辅助理解那些抽象的张量积运算。这本书里你找不到任何Python或Qiskit的影子，甚至连一个明确的“输入-输出”示例都极其罕见。它在描述量子算法时，使用的语言充满了数学化的精确性，而不是直观的、可操作性的解释。这使得读者在面对复杂的量子线路图时，除了感到敬畏之外，并没有获得任何“我能做到”的信心。对于想通过实践来学习的动手型学习者而言，这本书的价值几乎为零，它更像是一份极其详尽的理论“公理集”，而不是一本“操作手册”。

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