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出版者:清华大学

作者:董景新

出品人:

页数:463

译者:

出版时间:2003-9

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787302063872

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好的，这是一份关于《控制工程基础》之外的其他主题的图书简介，旨在提供详尽、深入的介绍，并力求自然流畅，避免技术痕迹。 --- 《量子计算的基石：纠缠、退相干与算法的未来》 第一部分：从经典到量子的范式跃迁 本书旨在为对前沿计算技术抱有浓厚兴趣的读者，特别是那些具备坚实数学和物理背景，但对量子信息科学的底层原理尚感陌生的研究人员、工程师和高级学生，提供一份详尽而深入的导览。我们不再探讨传统控制系统中的线性化、反馈设计或系统辨识，而是将视角聚焦于微观世界的奇异特性，以及如何利用这些特性来构建超越经典极限的计算模型。 量子计算并非是对现有计算机的简单加速，而是一种全新的信息处理范式。本书的开篇将回归物理学的基础，细致阐述量子力学的核心概念——叠加态（Superposition）和不可克隆定理（No-Cloning Theorem）。我们用大量的篇幅来解析薛定谔方程在描述多体系统时的复杂性，并将其与经典系统中的状态描述进行对比，明确指出计算能力的提升根源在于状态空间的指数级增长。 纠缠现象的深度剖析 如果说叠加态赋予了量子比特（Qubit）并行处理的潜力，那么“纠缠”（Entanglement）则是实现真正强大量子算法的燃料。本书将纠缠现象作为核心内容之一进行深入剖析。我们将不仅仅停留在贝尔不等式（Bell Inequalities）的数学表述上，而是深入探讨如何从实验层面（如光子对的偏振关联）来量化和验证这种非定域性的关联。 我们详细阐述了纠缠的几种重要度量标准，例如纠缠熵（Entanglement Entropy）和纠缠保真度（Entanglement Fidelity）。对于热力学背景的读者，我们会引入量子信息与统计物理之间的深刻联系，讨论纠缠如何在多体系统中驱动相变。理解纠缠的产生、维持和测量过程，是掌握后续高级量子算法的前提。读者将学习如何使用张量网络（Tensor Networks）的语言来可视化和处理复杂的多量子比特态，这对模拟材料科学中的强关联系统至关重要。 第二部分：环境的侵蚀与退相干的挑战 在任何实际的量子计算架构中，量子态的脆弱性是首要的工程挑战。本书的第二部分集中探讨“退相干”（Decoherence）——量子系统与环境相互作用而导致其纯态特性逐渐丧失的过程。这与传统控制工程中处理外部扰动和噪声有着本质的区别，因为退相干并非简单的叠加态被某个特定值取代，而是系统在希尔伯特空间中逐渐失去其相位信息，趋向于一个混合态。 我们详细分析了退相干的物理机制，包括弛豫（T1过程）和相干时间损失（T2过程）。针对不同的物理实现平台——超导电路、离子阱、拓扑量子比特——我们分别探讨了主要的噪声源和其对应的哈密顿量模型。例如，在超导系统中，我们分析了微波耦合器的非理想性、电荷噪声和磁通噪声的影响。 更重要的是，本书深入探讨了量子误差修正码（Quantum Error Correction Codes, QEC），这被认为是实现容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computation, FTQC）的关键。我们系统性地介绍了表面码（Surface Code）和CSS码（Calderbank-Shor-Steane Codes）的编码和译码方案。读者将学习如何通过冗余编码来检测和修正由环境噪声引起的错误，理解阈值定理（Threshold Theorem）的含义，并评估当前技术水平距离实现“逻辑量子比特”的距离。 第三部分：算法的实现与前沿应用 本书的最后一部分，将理论框架转化为实际的计算工具。我们聚焦于那些充分利用量子特性的核心算法，并探讨其在特定应用领域的潜力。 量子傅里叶变换与Shor算法：我们将彻底剖析量子傅里叶变换（QFT）作为构建更复杂算法的模块，并详细推导Shor算法中用于大数分解的关键步骤。我们讨论了实现这些算法所需的逻辑门集（如Toffoli门和Hadamard门）以及它们在特定硬件上的物理映射。 格罗弗搜索与优化问题：对于搜索和优化问题，格罗弗算法提供了平方级的加速。本书将详细阐述其振幅放大机制，并通过具体的例子（如无序数据库搜索）展示其工作流程。此外，我们还转向NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的实用算法，如变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA），探讨如何在噪声设备上通过混合经典-量子循环来解决分子模拟和组合优化问题。 未来展望：最后，本书触及了量子模拟的前沿，特别是如何利用量子计算机来精确模拟尚未在实验室中完全观测到的物理系统（如高温超导材料的磁性结构）。我们探讨了量子机器学习（QML）的潜力，以及它如何可能在模式识别和高维数据分析中提供优势。 通过对这些前沿主题的深入探讨，本书旨在为读者构建一个全面、扎实且面向未来的量子计算知识体系，引导他们从根本上理解信息、物理与计算的交叉前沿。

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阅读这本书的体验，就像是在一个布置精美的古典图书馆里，面对着一排排用羊皮纸装订的古籍。它的优点在于对**经典反馈理论的完整性**进行了梳理，确保读者不会遗漏任何一个历史上的重要里程碑。然而，这种对“经典”的过度偏爱，导致它在介绍**现代复杂系统**，例如**多智能体系统（Multi-Agent Systems）**或**网络化控制系统（Networked Control Systems, NCS）**时，显得力不从心。这些前沿领域涉及到通信延迟、信息共享和去中心化决策，这些都是传统单回路、集中式控制框架所无法有效解决的问题。本书在提及网络化控制时，仅仅停留在了对延迟的简单建模上，而没有深入探讨如何设计出能够抵御恶意攻击或随机网络抖动的**安全控制协议**。我需要的是一本能够连接理论与前沿研究的桥梁，一本能让我看到控制工程如何应对工业4.0时代分布式、互联化挑战的著作。很遗憾，这本书提供的视角相对狭隘，它很好地巩固了“基础”，但对于引领读者走向“未来工程”的视野拓展作用，则显得相对保守和滞后了。

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对于一本名为“控制工程基础”的书籍来说，我对**系统可靠性与安全性**方面的覆盖度感到非常不满意。现代工程对系统的容错性和安全性要求极高，特别是在涉及人身安全的领域，如汽车制动系统或医疗设备。这本书在稳定性分析上做得不错，侧重于李雅普诺夫稳定性理论，这是经典控制理论的基石。但是，当涉及到如何通过**冗余设计、故障检测与隔离（FDI）**机制来增强系统的健壮性时，内容极其稀少。我期望看到关于**区间算术（Interval Arithmetic）**在分析不确定性系统中的应用，或者至少是关于**故障安全（Fail-Safe）设计原则**的详细介绍。相反，书中将大量的篇幅用于对线性时不变（LTI）系统的各种经典解法的详尽阐述，这些方法在面对实际系统中的传感器噪声、执行器饱和以及参数漂移时，往往会表现出脆弱性。总而言之，这本书在“工程”二字的实践层面，尤其是在应对现实世界中的“不完美性”时，显得力度不够，更偏向于对理想化模型的数学处理，而非对复杂工程系统全生命周期的风险管理。

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这本书的排版和内容组织结构，说实话，非常传统，甚至有些刻板。它试图用一种极为严谨的、自上而下的方式来构建控制系统的理论框架，从拉普拉斯变换、传递函数，到频率响应分析，每一步都遵循着教科书的固定套路。这种做法的好处是逻辑清晰，不容易让人迷失在复杂的数学公式中；但坏处是，它极大地削弱了阅读的趣味性和对工程直觉的培养。我更喜欢那种在讲解理论的同时，穿插大量实际工程挑战和解决方案的叙述方式。比如，在讨论**PID控制器的整定**时，书中详细列举了Ziegler-Nichols等经典方法，但对于现代工程中常用的**自整定（Auto-tuning）技术**，尤其是那些结合了优化算法或模糊逻辑的策略，几乎没有涉及。此外，本书在软件工具的应用方面也显得保守。在当今的工程实践中，MATLAB/Simulink是不可或缺的工具，但这本书似乎更倾向于让读者手动推导和计算，对如何利用仿真工具进行**闭环系统性能验证和参数敏感性分析**的指导非常有限。这种“重理论轻实践工具”的倾向，使得这本书读起来更像是在学习一门纯数学课程，而不是一门面向应用的工程技术。

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我翻阅此书，主要想寻找的是关于**现代离散时间控制系统**的深刻见解，特别是如何有效地处理采样、量化误差以及数字实现中的时延问题。然而，这本书在这方面的论述显得比较乏味和理论化。它正确地介绍了离散化方法，比如欧拉法和Tustin变换，但对于这些方法在实际高速、高精度控制系统（例如伺服驱动或机器人关节控制）中可能引入的**数值不稳定性**或**带宽限制**等实际问题，讨论得不够透彻。更令我感到遗憾的是，对于**嵌入式系统中的控制算法部署**这一当代工程师必须面对的挑战，书中几乎没有涉及。例如，如何优化代码执行效率，如何选择合适的固定点或浮点运算库，以及如何应对微控制器（MCU）的资源限制等实际约束，这些内容是构建可靠、高效控制系统的关键，但在本书中却付之阙如。这本书仿佛停留在上世纪八九十年代的控制理论研究阶段，没有跟上硬件和计算能力飞速发展的步伐。因此，如果你期待一本能指导你完成从理论到嵌入式硬件实现的工程师手册，这本书可能会让你大失所望，它更像是一部“停留在纸上谈兵”的学术文献。

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这本书，坦白说，我期望看到的是一本能真正深入剖析现代控制系统设计与实现的实战指南，尤其是在处理非线性系统和复杂动态过程时的拿手好戏。然而，我手中的这本，给我的感觉更像是一部老派的教科书，侧重于基础理论的推导和经典方法的介绍。比如，对于现代控制理论中的**鲁棒控制（Robust Control）**和**最优控制（Optimal Control）**的介绍，虽然涵盖了LQR和H$infty$等关键概念，但讲解深度明显不足。书中对于如何将这些理论应用于实际的工业场景，比如化工过程的先进控制或者航空航天器的姿态控制，缺乏足够的案例支撑和细节描述。我特别希望看到关于**模型预测控制（MPC）**的最新进展，或者至少是关于在线辨识和自适应控制策略的深入讨论，但这些内容在书中都显得浅尝辄止。举个例子，当谈到系统建模时，过于依赖经典的传递函数和状态空间模型，对于现代工程中越来越重要的**数据驱动建模**和基于**机器学习**的系统辨识方法几乎没有提及，这让这本书在面对当今工程领域对智能化控制的需求时，显得有些力不从心。我最终的感受是，它适合作为初学者建立基本概念的参考，但对于一个有志于从事前沿控制系统研发的工程师来说，它提供的深度远远不够，更像是触及了冰山一角。

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这个课。。太苦逼。。

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编的尤其混乱，好像故意让人看不懂，换了本教材看才算豁然开朗。实话实说这本书讲的太晦涩，完全不利于理解。

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大学本科专业是“机械设计制造及其自动化”。

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我总是感觉清华大学出版社出的书都给人一种很装逼故意让人看不懂的感觉

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是我太垃圾还是书太垃圾，感觉编的乱七八糟