具体描述
《计算智能:人工神经网络·模糊系统·进化计算》讲述了：计算智能是当今国际上迅速发展的前沿交叉学科，它模拟人的智能行为来解决不确定、非线性、复杂的各类问题，具有非常广阔的应用前景。《计算智能:人工神经网络·模糊系统·进化计算》对计算智能所涉足的人工神经网络、模糊系统和进化计算的基本理论、结构、模型和算法进行了综合论述，并分析了他们的特性、共性、使用范围和三者相互融合的方法。《计算智能:人工神经网络·模糊系统·进化计算》选材精练，论述简明，介绍了许多应用实例，便于读者了解和掌握各种模型算法的应用对象、应用方法和应用效果。
《计算智能:人工神经网络·模糊系统·进化计算》可作为计算机、电子、自动化等专业的高年级本科生或研究生的教材或教学参考书，也可以供有关科技工作者和工程技术人员作为科技参考书使用。
好的，这是一本名为《量子计算导论》的图书简介，字数约1500字： 《量子计算导论：从基础原理到前沿应用》 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，经典计算的物理极限正日益显现。摩尔定律的放缓，以及处理海量数据和复杂问题的算力瓶颈，使得科学界面临着前所未有的挑战。正是在这样的背景下，一种全新的计算范式——量子计算，以其颠覆性的潜力，正迅速成为全球科技竞争的焦点。 《量子计算导论》并非一本关于传统计算方法的教科书，它是一扇通往未来计算世界的窗口，专为希望深入理解量子力学如何转化为强大计算能力的读者设计。本书的核心目标是系统、严谨而又清晰地阐述量子计算的理论基石、核心算法以及新兴的硬件实现路径，为跨学科的研究人员、高年级本科生、研究生以及资深的软件工程师提供一份全面而实用的指南。 第一部分：量子力学的物理基础与信息论重构 本书的开篇聚焦于量子计算的物理根基。我们首先回顾了经典物理学与量子力学的根本区别，特别是对叠加态（Superposition）和量子纠缠（Entanglement）这两个核心概念进行了深入剖析。我们避免了过于深奥的纯数学推导，而是通过直观的物理图像和关键的实验案例，解释了为何这些现象能赋予量子系统远超经典系统的信息处理能力。 量子态的表示与演化： 读者将学习如何用狄拉克符号（Bra-Ket Notation）精确描述量子态，并理解希尔伯特空间（Hilbert Space）的结构。重点讲解了量子态的演化如何通过幺正算符（Unitary Operators）来描述，这为后续的量子线路设计奠定了数学基础。 量子比特（Qubit）的本质： 不同于经典比特的非黑即白，量子比特的概念被详尽阐述。我们探讨了泡利矩阵（Pauli Matrices）在单比特操作中的作用，以及如何利用布洛赫球（Bloch Sphere）来直观地理解和可视化单量子比特的旋转和操作。 概率性与测量： 量子计算的非确定性是其区别于经典计算的关键特征之一。本书详细解释了测量过程（Measurement）如何导致波函数坍缩，以及如何通过多次测量来提取计算结果的统计信息。这部分内容对于理解量子算法的输入输出机制至关重要。 第二部分：量子逻辑门与计算模型 在建立了物理基础后，本书转向量子计算的“电路设计”层面。我们构建了一套完整的量子逻辑门系统，这是实现任何量子算法的构建块。 基本门集： 详细介绍了Hadamard门（H）、相位门（S、T）、旋转门（Rx, Ry, Rz）以及受控非门（CNOT）的性质和作用。CNOT门作为实现纠缠和多比特逻辑的关键，其构造和重要性被放在突出位置进行讲解。 通用门集与不可逆性： 阐述了图灵完备性（Turing Completeness）在量子计算中的体现。我们论证了少量基本门（如H、T、CNOT）的组合足以实现任何量子计算任务，并探讨了量子计算中信息不可擦除（不可逆性）的深层物理意义，以及如何通过“垃圾位”（Ancilla Qubits）来模拟经典逻辑中的可逆操作。 量子线路图与并行性： 我们引入了标准的量子线路图表示法，使读者能够像阅读电路图一样阅读和设计量子算法。通过对多量子比特系统的分析，直观展示了指数级状态空间带来的潜在并行处理能力——量子并行性（Quantum Parallelism）。 第三部分：核心量子算法的深入解析 本书的核心价值在于对奠定现代量子计算理论的几个里程碑式算法的全面解析。我们不仅仅停留在介绍算法的“黑箱”功效，而是深入探究其背后的数学技巧。 Deutsch-Jozsa 算法： 作为一个开创性的例子，我们用它来初次展示量子查询模型（Quantum Query Model）如何超越经典查询的限制。 Simon’s 算法： 详细分析了Simon算法如何利用量子傅里叶变换（QFT）来解决周期性问题，为Shor算法的复杂性奠定了基础。 Shor’s 因子分解算法： 这是量子计算最著名的应用之一。本书会逐步分解Shor算法的结构，重点讲解模幂运算的量子实现，以及如何利用量子相估计（Quantum Phase Estimation, QPE）来提取周期信息。对于理解该算法在密码学上的颠覆性影响至关重要。 Grover’s 搜索算法： 针对无结构数据库搜索问题，本书将Grover算法视为一个迭代的“振幅放大”过程。我们详细阐述了Grover迭代器的构造，以及如何利用其平方加速的优势来处理搜索难题。 第四部分：量子的模拟、优化与未来硬件 随着NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的到来，实际硬件的限制使得理论算法必须与工程实践相结合。《量子计算导论》的最后部分着眼于这些前沿实践。 变分量子本征求解器（VQE）： 针对化学模拟和材料科学，我们介绍了VQE这一混合量子-经典优化算法。详细讨论了如何构建参数化的量子线路（Ansatz）以及经典优化器（如梯度下降）的角色。 量子退火（Quantum Annealing）： 阐述了与通用门模型不同的量子退火范式，它主要用于解决组合优化问题。我们对比了其与经典模拟退火的区别，并讨论了D-Wave等机器的工作原理。 硬件平台概述： 我们对当前主流的量子比特实现技术进行了概览，包括超导回路（Superconducting Circuits）、离子阱（Trapped Ions）、中性原子（Neutral Atoms）以及拓扑量子比特的潜力。重点分析了每种架构在相干时间、门保真度和可扩展性方面的优势与挑战。 噪声与纠错： 鉴于当前硬件的局限性，如何处理量子噪声是研究的重中之重。本书简要介绍了量子纠错码（Quantum Error Correction Codes）的基本概念，特别是表面码（Surface Code）的结构和容错计算的基本门操作，为读者展望构建容错通用量子计算机的漫漫长路。 目标读者与学习体验 本书假设读者具备一定的线性代数基础（矩阵、向量空间），对离散数学和基础物理学有基本了解。我们采用了一种平衡的叙述方式，既保证了理论的严谨性，又力求清晰易懂。每章末尾均附有精心设计的习题，涵盖理论推导和简单的量子线路设计，旨在帮助读者巩固知识，真正掌握量子计算的思维模式。 《量子计算导论》旨在成为一座坚实的桥梁，连接理论物理学、计算机科学和工程实践，为下一代计算科学的探索者提供不可或缺的知识储备。
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