综合英语教程（第四册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李晶 编

出品人:

页数:227

译者:

出版时间:2010-4

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787301170663

丛书系列:

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现代科学前沿：量子计算与人工智能的深度融合 书籍概述： 本书深入探讨了当代科技领域两大核心驱动力——量子计算（Quantum Computing）与人工智能（Artificial Intelligence, AI）——的交汇点与未来潜力。我们不再将它们视为孤立的技术分支，而是着眼于它们如何通过跨学科的融合，共同推动科学发现、工程创新乃至社会变革。本书旨在为对前沿科技充满好奇的读者、信息科学专业的学生以及希望在未来技术浪潮中占据先机的专业人士，提供一个全面、深入且富有洞察力的蓝图。 核心内容板块划分： 本书分为五个主要部分，逻辑层层递进，从基础概念的梳理，到具体算法的构建，再到实际应用与伦理挑战的探讨。 --- 第一部分：技术基石的重塑——量子计算的原理与机遇 本部分将详细介绍量子计算的基础物理学原理，这是理解其计算范式的关键。我们避开过于晦涩的纯理论推导，聚焦于如何将这些原理转化为可操作的计算模型。 第一章：超越比特的维度：量子力学基础 经典比特与量子比特（Qubit）的根本区别：叠加态（Superposition）与纠缠（Entanglement）。 薛定谔方程在信息处理中的简化应用：如何描述量子态的演化。 量子门操作：Hadamard 门、Pauli 门以及控制非门（CNOT）在构建复杂逻辑电路中的作用。 量子相干性（Coherence）与退相干（Decoherence）：硬件实现面临的主要挑战。 第二章：构建量子处理器：硬件范式与工程挑战 超导电路（Superconducting Circuits）：当前实现大规模量子计算的主流路径及其局限性（如极低温要求）。 离子阱（Trapped Ions）技术：高保真度的实现途径与扩展性的瓶颈。 光子量子计算（Photonic Quantum Computing）：基于光路和线性光学操作的独特优势。 拓扑量子计算（Topological Quantum Computing）的理论前景与实验探索。 第三章：量子算法的突破：解决经典难题的利器 秀尔算法（Shor's Algorithm）：对现有公钥加密体系的颠覆性威胁与数学基础。 格罗弗算法（Grover's Algorithm）：在非结构化搜索问题中实现平方加速的机制。 量子近似优化算法（QAOA）与变分量子特征求解器（VQE）：适用于噪声中等规模量子（NISQ）设备的混合算法框架。 量子模拟（Quantum Simulation）：利用量子系统模拟复杂分子和材料特性，解决传统计算无法处理的电子结构问题。 --- 第二部分：智能的进化——现代人工智能的技术纵深 本部分聚焦于当代人工智能，特别是深度学习技术的发展脉络，为后续的融合做准备。 第四章：深度学习的底层架构与优化 深度神经网络（DNN）的演进：从感知机到Transformer架构的飞跃。 卷积神经网络（CNN）在空间特征提取中的应用深化。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）在序列建模中的地位变化。 优化器与正则化技术：Adam、SGD及其变种，以及Batch Normalization在训练稳定性的作用。 第五章：生成模型与表示学习 生成对抗网络（GANs）的机制与图像、数据生成的高级应用。 变分自编码器（VAEs）：概率建模视角下的数据流形学习。 预训练语言模型（PLMs）的崛起：注意力机制（Attention）如何重塑自然语言理解与生成。 对抗性样本（Adversarial Examples）的分析：模型鲁棒性与安全性的新挑战。 --- 第三部分：交叉赋能——量子机器学习（QML）的理论构建 这是本书的核心创新部分，详细阐述如何将量子计算的潜力注入到传统的机器学习流程中。 第六章：量子数据编码与特征映射 如何将高维经典数据映射到量子态空间（Quantum Feature Maps）：振幅编码、角度编码等方法。 量子核方法（Quantum Kernel Methods）：利用量子电路的内在复杂性构建高维可分核。 数据的“量子涨落”：探索如何从量子噪声中提取有用信息。 第七章：混合量子-经典学习框架 参数化量子电路（Parametrized Quantum Circuits, PQC）：作为可训练的神经网络层。 训练流程的优化：如何设计高效的梯度计算方法（如参数梯度法则）来适应量子硬件的局限。 深度量子学习模型：堆叠多个PQC层以实现更深层次的抽象和特征提取。 第八章：量子加速的特定任务 量子支持向量机（QSVM）：在特定数据集上的潜在优势分析。 利用QAOA进行优化问题的机器学习求解（如组合优化中的参数调整）。 量子神经网络在处理高维、稀疏数据时的表现验证。 --- 第四部分：前沿应用场景的深度剖析 本部分将理论知识转化为实际的行业解决方案，展示量子AI的落地潜力。 第九章：材料科学与药物发现的革命 精确的分子能量计算：取代密度泛函理论（DFT）的局限性。 量子化学模拟：利用VQE预测蛋白质折叠和催化剂活性。 电池技术优化：模拟锂离子电池界面反应机理，加速新材料筛选。 第十章：金融建模与风险管理 量子蒙特卡洛方法（QMC）在期权定价中的应用：实现二次加速的理论基础。 投资组合优化：利用量子退火和QAOA解决大规模二次约束二元优化问题（QUBO）。 量子机器学习在信用风险评估和欺诈检测中的优势分析。 第十一章：优化复杂系统与供应链 交通流量优化：实时动态调控的量子算法设计。 能源电网的智能调度：最小化损耗与最大化利用率。 工业4.0中的生产排程优化：处理高度耦合的约束条件。 --- 第五部分：现实、挑战与未来图景 成功实施量子AI不仅仅是算法的胜利，更需要克服工程、资源和伦理层面的障碍。 第十二章：工程化的鸿沟：从理论到现实 噪声模型与错误抑制：当前量子硬件的局限性与错误缓解技术（Error Mitigation）。 软件栈的成熟度：量子计算编译器、中间表示（IR）和高级编程语言的标准化进程。 混合计算资源的协同调度：如何高效管理CPU、GPU与量子处理单元（QPU）的交互。 第十三章：伦理、安全与社会影响 量子霸权（Quantum Supremacy）后的信息安全态势：后量子密码学（PQC）的紧迫性。 AI决策的“黑箱”问题在量子层面的复杂化：可解释性（Explainability）的挑战。 量子AI人才的培养与教育策略：构建跨学科知识体系的必要性。 结语： 本书在详尽分析量子计算与人工智能各自的深度后，重点构建了两者的桥梁。我们探讨了如何利用量子计算的指数级能力来增强机器学习的性能，同时也展示了人工智能如何反哺量子系统的控制与校准。未来的技术范式，必然是计算资源的异构集成与智能算法的深度协同。本书提供了一份深入的指南，旨在帮助读者把握这一即将到来的技术融合浪潮。

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