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出版者:

作者:李福建

出品人:

页数:138

译者:

出版时间:2007-4

价格:5.00元

装帧:

isbn号码:9787501552597

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《世界科学前沿：量子计算与人工智能的融合》 图书简介 一、 概述：跨越时代的科学对话 本书深度剖析了当前科技领域最具颠覆性的两大前沿——量子计算与人工智能（AI）的理论基础、技术瓶颈以及未来协同发展的广阔图景。我们不再将量子计算视为纯粹的数学难题或物理学家的专属领域，也不把人工智能视为单纯的算法优化，而是将其置于一个宏大的信息科学范式下进行考察。全书旨在为跨学科研究人员、高级技术人员以及对未来科技发展有深刻洞察力的读者，提供一个全面、深入且富有洞见的知识框架。 二、 量子计算的深度解析 本书的前半部分系统梳理了量子计算的基石。我们摒弃了过于简化的比喻，转而深入探究量子力学的核心原理如何在计算模型中实现跃迁： 1. 量子比特与叠加态的物理实现： 详细对比了超导电路（如Transmon Qubits）、囚禁离子（Trapped Ions）以及拓扑量子比特的优劣及其工程挑战。重点分析了如何通过精密的微波脉冲和激光冷却技术来维持量子相干性，以及退相干噪声对算法效率的实际影响。 2. 量子门操作与电路设计： 详尽阐述了单比特门（如Hadamard、Pauli门族）和双比特门（如 CNOT、iSWAP）的数学表达与物理实现。随后，我们进入到量子电路的复杂编排，探讨了容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computation, FTQC）所需的表面码（Surface Codes）和Steane码的编码结构，以及它们对物理硬件资源提出的苛刻要求。 3. 核心算法的理论突破： 不仅限于Shor算法和Grover算法的概述，本书更侧重于变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在当前“含噪中等规模量子”（NISQ）设备上的实际应用策略。我们提供了详尽的数学推导，解释了这些混合量子-经典算法如何通过迭代优化来逼近复杂系统的基态能量，并讨论了它们在材料科学模拟中的潜力。 三、 人工智能的前沿探索 本书的第二部分聚焦于当代人工智能的核心进展，特别是那些需要强大计算资源和复杂数据处理能力的领域： 1. 深度学习的理论边界： 深入探讨了Transformer架构的内在机制，特别是自注意力（Self-Attention）机制如何重塑了序列处理的范式。我们分析了模型坍塌（Model Collapse）、涌现能力（Emergent Abilities）的数学起源，并讨论了从Scaling Law到模型泛化的内在联系。 2. 生成模型的最新进展： 对扩散模型（Diffusion Models，如DDPMs）的概率流和随机微分方程基础进行了严谨的数学建模。我们详细解析了它们在图像、视频和三维数据生成中的优势，并探讨了其潜在的模式退化和控制难题。 3. 强化学习的复杂环境适应： 审视了从DQN到Actor-Critic架构的演变，重点关注在部分可观测马尔可夫决策过程（POMDPs）中，如何利用不确定性量化（Uncertainty Quantification）来指导探索策略，这对于机器人控制和复杂系统决策至关重要。 四、 融合的蓝图：量子机器学习（QML） 本书的精华在于第三部分，即探讨量子计算如何赋能或革新人工智能。我们将其分为几个关键维度进行探讨： 1. 量子加速的潜力： 评估了量子计算机在处理大规模线性代数运算（如HHL算法）和高维特征空间映射（量子核方法）时，相对于经典GPU集群的潜在“量子优势”。我们审慎分析了当前量子算法在处理真实世界大数据集时，因数据加载（QRAM问题）和退相干带来的实际瓶颈。 2. 量子增强的优化器： 研究了如何利用量子退火（Quantum Annealing）或量子近似优化算法（QAOA）来解决深度神经网络训练中的非凸优化难题，例如权重初始化和超参数搜索。我们探讨了量子梯度估计的可行性。 3. AI驱动的量子实验控制： 这是一个反向赋能的视角。利用强化学习和贝叶斯优化技术来实时校准量子硬件、优化脉冲序列，以最大化量子比特的保真度和相干时间。这部分内容强调了AI在将NISQ设备推向实用化过程中的关键作用。 4. 新型模型的构想： 探讨了量子神经网络（QNNs）的架构设计，例如如何构建张量网络（Tensor Networks）作为神经网络的紧凑表征。我们分析了QNNs在处理量子化学模拟数据或高维物理系统数据时的内在优势，并讨论了如何设计真正“量子感知的”损失函数。 五、 挑战与展望 最后，本书对当前研究的前沿挑战进行了坦诚的评估：从实现通用容错量子计算的“里程碑式”挑战，到如何克服AI模型中的偏见、可解释性（XAI）以及能源消耗问题。我们展望了量子传感、量子密码学与AI安全（如后量子密码学）的交叉领域，描绘了一个由量子信息科学驱动的未来计算生态系统。 读者对象： 计算机科学、物理学、应用数学的高级学生、科研人员、芯片架构师、金融建模师以及关注全球科技制高点的决策者。本书要求读者具备扎实的微积分、线性代数基础，并对基础的算法和物理概念有所了解。

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这本《文学常识备考精讲》的封面设计倒是挺吸引人的，简洁大气，一看就是那种沉甸甸的知识型读物。翻开书页，纸张的质感很不错，不是那种廉价的荧光纸，长时间阅读眼睛也不会觉得疲劳。我尤其喜欢它的排版，重点突出，逻辑清晰，不会让人在一堆文字中迷失方向。虽然我还在学习的初期阶段，但书中那些精炼的定义和准确的阐释，让我对一些之前模糊的概念豁然开朗。比如，对于“浪漫主义”和“现实主义”的区分，它不仅给出了核心特征，还列举了代表性的作家作品，这比我之前看过的任何资料都要直观和易于理解。而且，书中并没有单纯地罗列知识点，而是通过一些小的故事和历史背景的穿插，让这些文学常识变得生动有趣，仿佛在听一位资深教授在娓娓道来。我对手头的这个版本特别满意，里面的插图虽然不多，但都恰到好处，为内容增色不少。我打算把它作为我考研复习的重点参考书，相信经过系统的学习，我的文学知识储备会有一个质的飞跃。

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我买这本书的时候，其实是抱着一种试试看的心态，毕竟市面上关于文学常识的书籍太多了，很难找到一本真正适合自己的。但《文学常识备考精讲》真的给了我惊喜。它的内容编排非常巧妙，不是那种枯燥的知识堆砌，而是更像一本引人入胜的文学导览。每一章节都像是为我打开了一个新的文学世界，从古代诗歌的韵味到近代小说的跌宕起伏，再到现代戏剧的深刻反思，都被描绘得淋漓尽致。我特别欣赏书中对文学流派的梳理，它不仅仅是简单的列举，更注重分析不同流派的成因、发展以及它们之间的联系和区别，这对于理解文学史的脉络非常有帮助。我最喜欢的部分是它对一些重要文学作品的解读，作者用一种非常接地气的方式，剖析了作品的主题、艺术手法以及其在文学史上的地位，让我这个文学小白也能看得津津有味。感觉这本书就像是一位循循善诱的老师，一点点地引导我走进文学的殿堂，让我不再对那些晦涩难懂的文学概念感到畏惧。

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这本《文学常识备考精讲》对我来说，最大的价值在于它提供了一种全新的学习视角。它没有简单地将文学常识碎片化，而是试图构建一个完整的文学知识体系。我最欣赏的是它对于文学理论的阐述，它并没有将复杂的理论推向晦涩难懂的境地，而是用通俗易懂的语言，结合大量的案例，来解释这些理论的核心思想。这让我这个之前对文学理论感到头疼的学生，也能逐渐领悟到其中的奥妙。而且，书中对不同文学作品的比较分析，也非常有启发性，它能够帮助我看到不同时代、不同风格的作品之间的内在联系和演变。我特别喜欢它在每个章节的结尾，都会有一些思考题和拓展阅读的建议，这鼓励我主动去探索和思考，而不是被动地接受知识。我感觉这本书不仅仅是在传授知识，更是在培养我独立思考和深度理解文学的能力。

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老实说，我一开始对《文学常识备考精讲》并没有抱太高的期望，毕竟我一直觉得文学常识的学习是一件很枯燥的事情。但这本书彻底颠覆了我的看法。它不仅仅是一本教材，更像是一本能够激发我阅读兴趣的“文学指南”。书中对文学作品的介绍，不是那种简单的概括，而是充满了作者独到的见解和深刻的分析，让我仿佛置身于作品之中，感受作者的情感和思想。我特别喜欢它对一些文学奖项和重要文学事件的介绍，这让我看到了文学发展的宏观图景，也对文学的价值有了更深的认识。此外，书中还穿插了一些关于作家生平的小故事，这些细节让那些遥远的名字变得鲜活起来，也让我更加理解他们作品的创作背景。我感觉这本书就像是一个引路人，不仅教会了我文学的“是什么”，更让我体会到了文学的“为什么”。

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拿到《文学常识备考精讲》后，我最直观的感受就是它的“干货”十足。这本书并没有过多华丽的辞藻和冗余的铺垫，而是直接切入主题，用最精炼的语言概括了文学史上的重要知识点。这一点对于备考来说，绝对是加分项。我以前看过的很多书，往往需要花费大量时间去筛选和提炼有用的信息，而这本书在这方面做得非常出色。它将文学常识进行了系统性的分类，比如文学史的分期、代表作家及其作品、文学体裁的特点、重要的文学理论等等，都梳理得井井有条。我尤其看重它对考点的把握，很多地方都标注了“必考”、“常考”，这极大地提高了我的复习效率。而且，书中的例句和分析都非常到位，能够帮助我更好地理解和记忆那些抽象的概念。虽然我还没有全部读完，但就目前来看，它无疑是我备考路上的得力助手。

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