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出版者:清华大学出版社

作者:徐士良

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:26.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302086994

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 信息技术
• 计算机科学
• 信息技术基础
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• 高等教育
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• 计算机原理
• 信息处理
• 数字技术

好的，这是一份关于其他图书的详细简介，内容涵盖了广泛的领域，力求详实且自然流畅： --- 《量子信息科学导论：从基础原理到前沿应用》 作者： 詹姆斯·K·哈密尔顿 / 玛丽亚·L·索伦森 出版社： 环球科学出版社 页数： 780页 定价： 188.00 元 核心内容概述 本书深入浅出地构建了量子信息科学的完整知识体系，它不仅仅是一本理论教科书，更是一座连接纯物理学、计算机科学与工程实践的桥梁。全书分为四个主要部分，系统地梳理了从量子力学的基本公设到构建实用量子计算原型机的关键技术路径。 第一部分：量子力学基础与信息论的融合 本部分聚焦于为非专业背景的读者（尤其是有扎实经典数学基础的工程或计算机科学学生）建立必要的量子力学基础。我们摒弃了冗长复杂的数学推导，转而强调物理图像和信息论的视角。 1.1 经典信息与概率回顾： 首先，我们快速回顾了香农信息论、布尔代数以及概率论在经典计算中的核心地位，为后续的对比奠定基础。 1.2 希尔伯特空间与量子态： 重点阐述了狄拉克符号（Bra-Ket 记法）的物理意义，以及量子态如何被表示在复数域的线性空间中。细致讲解了叠加原理的非直观性，并通过二维系统的例子（如自旋）进行可视化辅助理解。 1.3 测量与概率塌缩： 这是理解量子世界的关键。我们详细分析了波恩定则，并引入了投影算符的概念，区分了物理测量与数学操作的区别。 1.4 密度矩阵与混合态： 针对现实中不可避免的退相干问题，密度矩阵的概念至关重要。本章详述了如何用密度矩阵描述纯态、混合态以及次系统（局部）的状态，并引入了冯·诺依曼熵作为量化信息不确定性的工具。 第二部分：量子计算的核心：量子门与算法 此部分是本书的精髓，它将理论转化为可操作的计算单元。我们力求展示“如何”实现计算，而不仅仅是“为什么”可以实现。 2.1 量子比特（Qubit）与单比特门： 深入探讨了泡利矩阵、哈达玛门（Hadamard）以及相位门在单量子比特上的作用，解释了哈达玛门如何生成叠加态，以及它在傅里叶变换中的基础作用。 2.2 多量子比特系统与纠缠： 重点讨论了 CNOT（受控非门）作为构建两比特逻辑运算的基础。我们花费大量篇幅解释了贝尔态（EPR 对）的产生机制和其作为资源（如量子隐形传态）的特性，强调纠缠是超越经典计算能力的根本资源。 2.3 量子线路模型： 介绍了通用量子计算机的门集（如 Clifford + T 门集），以及如何将任意酉矩阵分解为有限的、可物理实现的量子门序列。 2.4 经典算法的量子加速： 全面分析了标志性的量子算法： Deutsch-Jozsa 算法： 初步展示量子并行性。 Grover 搜索算法： 详细推导其平方根加速的来源，并讨论了振幅放大技术。 Shor 因子分解算法： 阐述其核心——量子傅里叶变换（QFT）在周期寻找问题中的应用，并分析其对现代密码学的颠覆性影响。 第三部分：量子信息处理的特定应用 本部分将视野从通用计算扩展到特定的信息传输与安全领域。 3.1 量子通信： 涵盖量子隐形传态的实验流程和理论基础，以及量子密钥分发（QKD）的核心协议，特别是 BB84 协议的安全性证明，强调其基于物理定律的不可窃听性。 3.2 量子模拟： 探讨利用量子系统模拟其他复杂量子系统的能力，特别是对分子结构、材料科学中电子态的精确计算，这被认为是近期内最可能实现“量子优越性”的领域。 3.3 量子机器学习（QML）概述： 初步介绍了如何将数据嵌入高维希尔伯特空间（核方法）以及变分量子本征求解器（VQE）在优化问题中的初步尝试。 第四部分：物理实现与工程挑战 理论的实现需要坚实的工程基础。本部分侧重于当前主流的物理平台及其面临的技术瓶颈。 4.1 超导电路量子比特（Transmon Qubits）： 详细介绍基于约瑟夫森结的架构，包括制备、读出机制，以及主要的噪声来源（如弛豫时间和退相干时间）。 4.2 离子阱技术： 阐述激光冷却、电磁约束的原理，以及其高相干性和高保真度门操作的优势，同时也分析了其在扩展性上面临的挑战（如离子移动和连接性）。 4.3 拓扑量子计算的远景： 简要介绍基于马约拉纳费米子的概念，强调其抗噪的内在特性，尽管目前仍处于实验探索阶段。 4.4 错误修正与容错计算： 讨论经典错误修正的局限性，并引入量子纠错码（如表面码）的基本思想，解释逻辑量子比特的构建如何抵抗物理错误的累积，这是实现大规模容错量子计算的必经之路。 本书的独特之处 本书的编排强调了“物理直觉”与“信息科学工具”的结合。每章末尾均附有针对性的编程练习（使用 Python 和 Qiskit/Cirq 框架），引导读者将抽象的数学概念转化为可运行的模拟代码。通过大量的图表和类比，本书旨在帮助读者跨越从经典思维到量子思维的鸿沟，为未来投身于量子技术前沿研究和开发做好充分准备。它不仅适合研究生，对于希望掌握下一代计算范式的资深工程师和研究人员而言，也是一本极具价值的参考书。 ---

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这本书的排版风格倒是挺对我的胃口，它采用了大量的图示和流程图来辅助理解复杂的系统结构，这对于我这种视觉学习者来说简直是福音。特别是关于操作系统内核部分的那几张结构图，用不同的颜色和层次清晰地展示了用户态和内核态的边界，让我一下子就抓住了重点。不过，在软件工程的章节里，我发现有些设计模式的介绍显得有些刻板，比如解释单例模式时，只是给出了经典的C++实现代码，并没有讨论在现代并发编程环境下，如何安全、高效地实现“懒汉式”加载，也没有提及现代框架中对该模式的替代方案或者更优实践。读起来总像是在翻阅一本十年前的教材，虽然原理不变，但实现的技术栈和最佳实践已经悄然发生了巨大的变化。我期待能看到一些关于敏捷开发方法论在实际项目中的应用案例分析，哪怕只是一个简短的“某某公司如何通过Scrum改进了交付速度”的小插曲也好，这样能让枯燥的理论立刻鲜活起来。现在的呈现方式，更像是知识点的清单，而非解决问题的工具箱。

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这本书的封面设计得相当朴实，那种感觉就像是直接从印刷厂出来，没有经过太多花哨的修饰。拿到手里掂量了一下，分量感十足，让人觉得内容肯定很扎实。我抱着极大的期待翻开第一章，希望能一睹信息技术的宏伟蓝图。然而，前几页的内容似乎将我带入了一片熟悉的知识海洋，讲的都是一些基础概念，比如二进制、数据存储这些，虽然是基石，但对于已经略有基础的人来说，略显平淡。我更希望能看到一些关于前沿技术的探讨，比如量子计算的初步构想，或者至少是对云计算架构的更深入剖析。比如，当谈到网络协议时，希望能有更多关于BGP路径选择算法的直观比喻，而不是教科书式的定义堆砌。我记得我在另一本更侧重实践的书里看到过一个非常形象的例子，用邮局分拣邮件的过程来解释路由器的决策逻辑，这本教程里就缺少了这样能够将抽象概念具象化的精彩桥段。总体来说，内容虽然覆盖面广，但深度上总感觉差了一点火候，像是给完全的初学者准备的快速入门指南，对于渴望深入钻研的读者来说，可能需要额外寻找补充材料来填补知识的空白点。

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从整体的知识覆盖面来看，这本书确实像一个全面的扫地僧，把计算机科学的各个领域都触及了一遍。从硬件基础到软件开发的基本范式，它提供了一个合格的框架结构。然而，我发现它在对新兴技术领域的“前瞻性”和“应用性”的把握上显得有些力不从心。例如，在提到人工智能时，仅仅停留在机器学习的数学模型概述，对于深度学习的神经网络结构，比如卷积网络或循环网络的基本拓扑，没有给出任何直观的介绍，更不用说如何通过Python库调用它们了。这使得这本书更像是一份“静止的”知识地图，而不是一张“动态的”指引图。一个真正的“基础教程”，应当具备引导读者迈向未来技术的能力，它不一定要深入到代码实现，但至少要在概念层面点亮那些未来发展的方向。当前的成品，更像是为考取某个特定基础认证而精心编写的复习材料，实用性强，但创新性和启发性略显不足，读完之后，我感觉自己对已有的知识点理解更扎实了，但对即将到来的技术浪潮的感知却依然模糊。

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我特意关注了关于数据库管理系统的部分，这是我目前工作中最常接触的领域之一。这本书对关系代数和SQL标准的介绍非常详尽，特别是对事务隔离级别和ACID特性的阐述，可以说是全面且准确。但是，它似乎完全避开了非关系型数据库（NoSQL）这个日益重要的分支。在当前的大数据和微服务架构背景下，文档型数据库、图数据库的崛起是不可忽视的趋势。一本现代的“信息技术基础教程”如果完全没有涉及MongoDB或者Redis的基本概念和应用场景，未免显得有些片面和保守了。这就像是只教你如何驾驶手动挡汽车，却完全忽略了自动驾驶技术的发展。我期望看到至少有一章能够对比分析SQL和NoSQL在不同业务场景下的优劣权衡，例如，在一个需要强一致性的金融系统中如何选择，而在一个需要高并发读写的社交媒体系统中又该如何取舍。这种对现代技术栈的全景式展现，才是真正具有前瞻性的基础教程应该具备的特质。

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这本书的语言风格，说实话，非常严谨，可以说是滴水不漏，但同时也带来了一种难以言喻的疏离感。每一个定义、每一个推导过程都遵循着教科书式的规范，每一个术语都经过了精确的界定，这保证了其准确性毋庸置疑。然而，这种过度的严谨，使得阅读体验变成了一种持续的认知负荷。我读到关于数据结构中时间复杂度分析的部分时，作者似乎过于沉迷于大O表示法的数学推导，却忽略了在实际内存访问模式下，缓存局部性对性能的实际影响。我更希望作者能用更具人情味的笔触，去引导读者思考“为什么”要用某种算法，而不是仅仅告诉我“应该”怎么做。比如，在介绍树形结构时，如果能穿插一些历史故事，比如早期数据库索引是如何从简单的列表发展到B+树的演变历程，我想这会大大提升读者的代入感和对知识点的记忆深度。目前的文字，更像是冷冰冰的知识传递，缺乏故事性与温度。

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