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出版者:经济科学出版社

作者:包洪信

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2004-1

价格:15.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787505839748

丛书系列:

图书标签:

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科技前沿：人工智能与量子计算的深度融合 图书简介 本书深入探讨了当前科技领域最引人注目、最具颠覆性的两大支柱——人工智能（AI）与量子计算（QC）——如何进行深度融合，以及这种融合将如何重塑未来的计算范式、科学发现和社会结构。我们不再将AI和量子计算视为相互独立的领域，而是将其视为一个统一的、具有指数级增长潜力的技术体系。 第一部分：量子计算的基石与计算范式的跃迁 本书的开篇将详尽阐述量子计算的物理基础和理论框架。我们从经典计算的局限性入手，引出量子力学的基本原理，如叠加态（Superposition）和量子纠缠（Entanglement），这些是实现量子优越性的核心。 第一章：超越比特的限制：量子比特的构造与操控 本章详细介绍了当前主流的量子比特实现技术，包括超导电路、离子阱、拓扑量子比特等。重点分析了每种技术的优势、面临的去相干（Decoherence）挑战，以及如何通过先进的量子纠错码（Quantum Error Correction Codes）来维持量子态的稳定性。我们将深入解析表面码（Surface Code）和费米子编码等前沿纠错策略的数学基础和工程实现难度。 第二章：核心量子算法的解构与应用前景 我们不仅会介绍著名的Shor算法和Grover算法，更会着重分析近期在“含噪声中等规模量子”（NISQ）设备上展现潜力的算法，如变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）。VQE在线性代数和分子模拟中的应用潜力将被细致剖析，特别是它如何加速新材料的发现和药物分子对接过程。QAOA在组合优化问题上的表现，例如物流调度和金融投资组合优化，将通过实际案例进行演示。 第三部分：人工智能的智能化飞跃：量子赋能的机器学习 量子计算对AI的赋能是本书的核心驱动力。我们探讨了如何将量子力学的强大并行处理能力应用于传统机器学习的瓶颈环节。 第三章：量子线性代数与大数据处理 机器学习的本质是高效的线性代数运算。本章将聚焦于Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法及其变体，探讨它们在解决大规模线性方程组方面的指数级加速潜力。我们将讨论数据编码到量子态（Quantum State Preparation）的技术挑战，这是实现量子加速的关键瓶颈。通过对高维特征空间映射的分析，展示量子支持向量机（QSVM）和量子主成分分析（QPCA）如何超越经典算法的维度灾难。 第四章：深度学习的量子化：张量网络与量子神经网络 深度学习中的核心结构——神经网络——可以被巧妙地映射到量子信息框架中。本章将介绍量子张量网络（QTN）的概念，它借鉴了凝聚态物理中的张量网络方法（如矩阵乘积态 MPS），用于更有效地表示深度神经网络的权重和激活函数。我们还将详细剖析量子神经网络（QNN）的架构设计，包括利用量子电路作为可训练层，以及如何在噪声环境中设计鲁棒的梯度下降优化器，以实现更深、更复杂的特征提取能力。 第四章：生成模型与复杂分布的采样 生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）在图像、文本生成方面取得了巨大成功，但它们的训练和采样过程计算成本极高。本章将探讨量子生成模型（Quantum Generative Models），尤其是量子玻尔兹曼机（QBM）和量子电路采样器。我们将分析量子退火（Quantum Annealing）在优化生成模型的能量函数方面的独特优势，以及其在生成高保真、多样化数据集方面的初步成果。 第三部分：跨界融合的应用前沿与社会影响 量子AI的融合并非停留在理论层面，它正在快速渗透到需要极端计算能力的实际应用领域。 第五章：加速新材料与药物研发的“量子化学革命” 模拟分子和材料的电子结构是经典计算的“圣杯”难题。本章将详细介绍量子相位估计算法（QPE）在精确计算分子基态能量中的应用。我们将展示VQE和QPE如何用于预测催化剂的效率、设计新型电池电解质，以及筛选具有特定药理活性的化合物，从而将药物研发周期从数十年缩短到数年。 第六章：金融建模与风险管理的量子优化 金融领域对快速、精确的复杂模型依赖性极高。本章将重点分析QAOA在金融衍生品定价（如期权定价中的蒙特卡洛模拟加速）和投资组合优化中的实际部署。此外，我们将探讨量子增强的风险评估模型，如何更有效地处理市场波动性和极端事件（黑天鹅）的概率分布，实现更稳健的风险对冲策略。 第七章：安全边界的重塑：后量子密码学与量子安全AI 量子计算对现有公钥加密体系构成了生存威胁。本书的最后一部分将转向防御：后量子密码学（PQC）。我们将深入分析格基密码学、基于哈希的签名和同源密码学等抗量子攻击的数学基础。同时，探讨量子AI在安全领域的新角色，例如如何利用量子增强的异常检测算法来识别更隐蔽的网络攻击模式，以及如何构建在量子霸权时代依然可信赖的AI系统。 结论：通往通用量子智能的路线图 本书的总结部分将展望未来十年，描绘出从NISQ时代迈向容错通用量子计算机（FTQC）的路线图。我们将讨论人才培养、基础设施建设以及伦理治理在构建下一代“量子智能”社会中所扮演的关键角色。本书旨在为计算机科学家、物理学家、工程师以及决策者提供一个全面而深刻的视角，理解和驾驭这场正在发生的科技革命。

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我是一位对财务报表分析抱有浓厚兴趣的非专业人士，一直觉得那些资产负债表和利润表看起来就像是天书。购买这本书，我的主要目标是理解这些报表背后的逻辑，而不是成为一名专业的出纳员。让我惊喜的是，这本书在讲解完会计循环的各个步骤后，并没有草草收尾，而是花了大篇幅专门讨论了财务报表的编制和阅读。作者没有满足于仅仅教会我们如何做分录，而是着重强调了“信息披露”的意义。例如，在介绍利润表时，他不仅展示了收入减去费用等于净利润的简单公式，还深入探讨了不同收入确认方法（比如权责发生制和收付实现制）对当期利润的实质性影响。他对“公允价值计量”这个前沿概念的阐述也十分到位，既点明了其理论上的优越性，也坦诚地指出了其在实务操作中的复杂性和潜在风险。这种既教“术”又讲“道”的写作风格，让我感觉自己不仅仅是在学习记账技术，更是在洞察商业世界的真实运作脉络。

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说实话，我是在一个非常紧迫的期限内需要快速掌握一些基础会计知识的，时间紧任务重，我几乎把所有希望都寄托在这本看起来就很“正经”的书上了。一开始，我对借贷记账法的理解非常吃力，总是在“借方”和“贷方”哪个记增加、哪个记减少的问题上反复纠结，感觉脑子里像打了个死结。我甚至一度想放弃，转去看一些网上的短视频教程。但是，这本书的作者似乎早就预料到了读者会遇到这样的瓶颈。在讲解完基本概念后，他用了一个非常巧妙的图表系统，将“资产的增加在借方，负债的增加在贷方”这类规则，用一个清晰的“T”形账户图，并配上了明确的颜色标记，让我瞬间豁然开朗。更妙的是，在每一个核心概念之后，都紧跟着一连串精心设计的练习题。这些题目不是那种简单的填空，而是需要你综合运用前面学到的知识进行分录编制和试算平衡。我发现，正是这种即学即练的节奏，强迫我必须跟上书本的思路，而不是一味地跳读，结果反而极大地提高了我的学习效率和记忆深度。

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我之前尝试过一些国外的经典会计教材的中文译本，那些书的理论深度毋庸置疑，但往往在本土化的案例和特定税法、法规的结合上显得力不从心，读起来总有一种“隔着一层纱”的感觉。这本书的优势就在于它对本土商业环境的深度融合。所有的案例，无论是采购、销售还是固定资产折旧，都明显是基于我们日常接触到的市场情况设定的。比如，它在讲解增值税处理时，使用的税率和发票形式都是国内通用的标准，而不是那些让初学者感到困惑的假设性数字。这种强烈的地域性和实操性，极大地拉近了理论与实践的距离。当我将书中学到的分录知识应用到我公司实际发生的几笔业务的模拟记录中时，几乎是百分之百的吻合，这带来的自信感是其他空泛的理论书无法比拟的。这让我确信，这本书不仅仅是一本“知识的搬运工”，更是一个实实在在的“实战指导手册”。

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这本书拿到手的时候，我就被它厚实的质感和略带泛黄的纸张吸引住了。封面设计得非常简洁，配色是那种沉稳的深蓝色，给人一种专业可靠的感觉。我本来以为这种传统风格的书籍内容会比较枯燥乏味，毕竟会计这个学科听起来就和“无聊”挂钩。但是，当我翻开第一页，看到清晰的字体排版和井然有序的章节划分时，我的心就放下一大半。作者在绪论部分就用非常生动的语言阐述了会计这门学科在现代商业环境中的核心地位，完全没有用那种生硬的教科书腔调，而是像一位经验丰富的老师在娓娓道来，告诉你为什么要学它，学了它能做什么。特别是关于会计恒等式的讲解，他没有直接抛出公式，而是通过一个虚拟的小卖部的日常经营案例，让你亲手体验资产、负债和所有者权益是如何相互制约、保持平衡的。这种代入感极强的方式，让原本抽象的概念瞬间变得具体可感，我几乎是迫不及待地想往下读，去了解复式记账法是如何将这些日常交易转化为规范记录的。这种由浅入深，注重实际应用的教学思路，是我在其他同类书籍中很少见到的。

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这本书的装帧质量非常值得称赞。作为一本可能需要频繁翻阅和在上面做笔记的工具书，耐用性是关键。我注意到它的装订线非常牢固，即使我像对待一本字典一样把它摊平在桌上，或者用力地去按压书脊以查看中间部分的讲解，都没有听到任何要散开的迹象，这对于经常需要参考对比不同章节内容的学习者来说，是一个巨大的加分项。此外，纸张的选择也体现了出版方的用心，它足够厚实，不会让我在使用铅笔做标记时，墨迹渗透到下一页，影响阅读体验。唯一美中不足的是，索引部分略显粗糙，有时候我想快速定位到某个特定的会计科目名称时，需要花费一点额外的时间去查找。如果索引的粒度能够更细致一些，比如直接索引到具体的例题编号，那就更完美了。不过瑕不掩瑜，就目前的使用体验来看，它完全可以承受高强度的学习使用。

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