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出版者:机械工业出版社

作者:薛静锋

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:20.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111141662

丛书系列:

图书标签:

• Security
• 入侵检测
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• 信息安全
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《量子信息与计算：从基础理论到前沿应用》 内容简介 本书全面深入地探讨了量子信息科学与量子计算的理论基础、核心技术及其在信息处理、通信和传感等领域的广泛应用。它旨在为物理学、计算机科学、电子工程及相关领域的学生、研究人员和工程师提供一个清晰、严谨且与时俱进的学习框架。 全书共分为五大部分，共十六章，结构上由基础概念层层递进至复杂的前沿技术，力求在理论深度与工程实践之间取得平衡。 第一部分：量子力学基础与信息论（第1章至第3章） 本部分是理解量子信息技术的理论基石。 第1章：经典信息论回顾与量子化基础 首先简要回顾香农的信息论，明确经典信息处理的极限。随后，引入量子力学的基本公设，包括希尔伯特空间、态矢量、算符、测量理论（投影公设）和幺正演化。重点讨论狄拉克符号的运用，并引入量子比特（Qubit）作为信息载体的基本概念，阐释其与经典比特的本质区别——叠加态和不可克隆定理。 第2章：量子态的描述与演化 深入探讨多量子比特系统的张量积结构，描述复合系统的量子态。详细分析纯态（Pure States）和混合态（Mixed States）的数学描述，特别是密度矩阵（Density Matrix）的引入及其物理意义。阐述时间演化由薛定谔方程控制，并引入量子线路模型作为操作的框架。 第3章：量子纠缠的本质与度量 纠缠是量子信息的核心资源。本章将纠缠定义为不可分离性，并详细介绍贝尔态（Bell States）作为最大纠缠态的例子。深入探讨纠缠的量化指标，如纠缠熵、保真度（Fidelity）和纠缠见证（Entanglement Witness），并讨论纠缠的产生、传递和退相干（Decoherence）效应。 第二部分：量子计算模型与基本门集（第4章至第6章） 本部分聚焦于构建量子计算机的理论工具和基本操作单元。 第4章：量子线路模型与通用门集 详细阐述量子线路模型，说明酉变换在量子计算中的核心地位。分析单个量子比特的基本操作，如泡利矩阵（Pauli Operators）和旋转门。重点论述通用门集的存在性，证明单比特门集合和两个未纠缠量子比特上的非局部门（如 CNOT 门）足以构造任意量子算法。 第5章：关键量子逻辑门详解 深入分析几个在算法和物理实现中至关重要的量子门： Hadamard 门（H）： 产生叠加态的门户。 相位旋转门（$R_z$）和 $pi/8$ 门： 实现精细相位控制。 受控非门（CNOT/C-NOT）： 建立量子纠缠的桥梁。 Toffoli 门（CCNOT）： 作为通用经典门集在量子计算中的对应，讨论其在可逆计算中的作用。 第6章：量子计算的复杂度与可扩展性 从理论上界定量子计算的能力。讨论BQP（有界概率量子时间）复杂性类，并将其与经典复杂性类如 P、NP 进行比较。讨论量子图灵机模型，并探讨量子算法的设计范式，如振幅放大（Amplitude Amplification）和相位估计（Phase Estimation）。 第三部分：核心量子算法（第7章至第9章） 本部分展示量子计算在解决特定难题上的指数级或多项式加速潜力。 第7章：Shor 算法与因式分解 详细分解 Shor 算法的结构，核心在于周期查找子程序（Quantum Fourier Transform, QFT）。深入解释 QFT 的原理和实现，以及它如何高效地找到模幂运算的周期，从而在理论上破解大数因式分解这一经典难题。 第8章：Grover 搜索算法 阐述 Grover 算法的几何直觉，即通过一系列的“翻转”操作，在无序数据库中实现 $sqrt{N}$ 级别的加速。详细推导最优迭代次数，并讨论其适用范围和局限性。 第9章：量子模拟与变分算法 关注量子计算在模拟物理系统中的应用，特别是处理哈密顿量演化。介绍量子相位估计算法（QPE）在模拟精确本征态中的作用。同时，引入当前NISQ（有噪声中等规模量子）时代的混合量子-经典算法，如变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA），讨论其在化学和优化问题中的应用前景。 第四部分：量子通信与安全（第10章至第12章） 本部分探讨如何利用量子特性实现安全的通信和信息传输。 第10章：量子密钥分发（QKD） 详细介绍基于量子力学原理保证安全性的密钥分配协议。深入分析 BB84 协议的原理、实现步骤和安全性论证，探讨 E91 协议（基于纠缠）的优势。讨论在实际信道中存在的攻击模型（如窃听者窃听、拦截重发攻击）及其防御策略。 第11章：量子隐形传态（Quantum Teleportation） 阐述隐形传态的物理过程，说明其如何利用预先共享的纠缠对（EPR 对）和经典通信将一个未知量子态从一地传输到另一地，同时强调其不涉及物质或能量的超光速传输。 第12章：量子纠错码 讨论量子信息的脆弱性，引入错误模型的概念（位翻转、相位翻转、联合错误）。介绍经典纠错码的基本思想，然后深入讲解首批量子纠错码，如三比特比特翻转码和 Shor 码。重点介绍表面码（Surface Code）作为实现容错量子计算最有希望的架构之一。 第五部分：量子硬件与未来展望（第13章至第16章） 本部分将视角转向实现量子计算的物理平台和未来发展方向。 第13章：超导量子比特（Transmons & Flux Qubits） 探讨当前最主流的实现路径之一——基于约瑟夫森结的超导电路。分析其能级结构、如何通过微波脉冲进行操控，并讨论退相干时间和相干时间等关键性能指标。 第14章：离子阱与中性原子 介绍基于囚禁离子（如 Yb+ 或 Ca+）和激光冷却中性原子（如里德伯格原子）的量子计算平台。讨论其高相干时间和高保真度的操作优势，以及扩展到多比特阵列所面临的工程挑战。 第15章：光量子计算与拓扑量子计算 分析基于光子（偏振、路径或时间-频率编码）的计算平台，特别是玻色子采样（Boson Sampling）作为一种特定任务的量子优势演示。简要介绍拓扑量子计算的基本思想，即利用拓扑保护来抵抗局部噪声的潜力。 第16章：量子计算的前沿挑战与应用前景 总结当前量子计算面临的工程化障碍，包括比特规模的扩展、提高门保真度以及克服噪声。展望量子计算在材料科学、药物发现、金融建模和人工智能等领域的长期应用潜力，并探讨量子技术生态系统的发展趋势。 本书内容详实，理论推导严谨，辅以大量的数学公式和物理图解，是深入理解量子信息科学复杂图景的必备参考书。

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我本是抱着学习新技术的心态翻开这本书的，但很快我就被作者的叙事风格深深吸引住了。这不是那种枯燥乏味的教科书式写作，更像是一位经验丰富的前辈，在一个安静的午后，拉着你，娓娓道来他多年来在网络安全领域的心得与感悟。他总能用极其精妙的比喻来解释那些晦涩难懂的概念，比如他将数据包的异常行为比喻成“舞池中不合拍的舞者”，一下子就将核心思想点明了。行文中穿插着的那些行业内的真实案例，虽然没有直接点明是哪家公司，但那种惊心动魄的描述，让人仿佛身临其境，体会到一线安全工程师面对突发事件时的紧张与专注。这种叙事手法极大地降低了技术壁垒的压迫感，让初学者也能鼓起勇气深入探索，而资深人士则能从中找到共鸣，感受到久违的激情。

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从实操和工程落地的角度来看，这本书的实用价值是毋庸置疑的。它没有空谈理论，而是给出了大量基于实际场景的部署和调优指南。比如，针对高吞吐量网络环境下的延迟问题，作者详尽地对比了基于FPGA加速和纯软件优化的性能差异，并提供了一套详细的基准测试框架和结果分析模板。对于那些急需在生产环境中部署监测系统的工程师来说，书中关于资源隔离、并发处理以及日志审计的标准流程，简直就是一份现成的SOP（标准作业程序）。我特别喜欢其中关于“误报率与漏报率的权衡艺术”这一章节，作者结合数个跨行业的经验教训，提供了一套动态调整阈值的实用策略，这比任何纯理论书籍都来得实在和可操作。它真的能指导你从一个概念走到一个能跑起来的系统。

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这本书的装帧设计简直是视觉上的享受。封面采用了深邃的靛蓝色调，搭配着冷峻的银色线条勾勒出的抽象网络拓扑图，给人一种既专业又充满未来感的印象。纸张的选择也很有档次，触感厚实而细腻，油墨的印刷清晰锐利，即便是最小的图表和公式，也能看得一清二楚，长时间阅读下来眼睛也不容易疲劳。更让我欣赏的是它的排版布局，页边距留得恰到好处，段落之间的间距也经过精心调整，使得整体阅读体验非常流畅。那些复杂的算法流程图，被放置在独立的全彩插页中，色彩区分度和逻辑层次感都做得极佳，这对于理解那些抽象的理论模型无疑是巨大的帮助。看得出来，出版社在制作这本书时，确实是下了大力气的，每一个细节都透露出对知识载体的尊重，它不仅仅是一本技术手册，更像是一件值得收藏的工艺品。对于那些注重阅读体验的读者来说，这本书的实体书版本绝对是值得投资的。

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这本书的视野和格局远超出了技术本身，它在探讨技术的同时，也在深度剖析安全领域背后的社会、伦理和法律边界。有一章专门讨论了数据隐私保护在自动化分析流程中的法律合规性问题，作者巧妙地引用了多地的数据保护条例，并结合技术手段，探讨了如何在合规的前提下最大化分析效能。这种跨学科的融合，让这本书的价值得到了几何级的提升。它提醒着我们，技术人员不能只埋头于代码和算法，更需要具备宏观的视角，理解我们所做的工作将如何影响到更广阔的世界。读完之后，我不仅感觉自己在技术层面得到了充实，更是在职业道德和行业责任感上受到了深刻的洗礼，它促使我以一种更加负责任的态度去审视未来的每一个项目。

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这本书在理论深度上挖掘得非常彻底，简直可以说是对相关基础学科的一次全面梳理和高强度应用。它没有满足于停留在概念层面，而是深入到了底层数学原理的推导，比如在讨论特征工程时，作者详细阐述了主成分分析（PCA）在降维过程中涉及的特征值分解，甚至回顾了线性代数中关于协方差矩阵的性质，这对于想真正弄懂模型为什么有效的人来说，简直是如获至宝。更令人印象深刻的是，它对不同模型架构的优劣对比分析得极其客观和中立，既不盲目推崇当前最热门的深度学习方法，也清晰地指出了传统统计模型的局限性。这种严谨的学术态度，使得这本书的知识体系非常扎实，完全可以作为研究生阶段的参考书目使用，它强迫你去思考“为什么”，而不是仅仅满足于“怎么做”。

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