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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Education

作者:Thomas Mitchell

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:1997-7-4

价格:GBP 217.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070428072

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
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好的，这是一本名为《量子纠缠与信息传输》的图书简介，内容力求详实、深入，完全不涉及机器学习相关主题。 --- 量子纠缠与信息传输：超越经典极限的物理学前沿 本书简介 《量子纠缠与信息传输》并非一本关于数据分析或算法优化的著作，而是深入探讨当代物理学最迷人、最具革命性领域——量子信息科学——的专业性读物。本书旨在为具有扎实经典物理学基础的读者，系统梳理量子纠缠这一核心现象的理论基石、实验实现及其在信息传输领域的颠覆性潜力。 全书结构严谨，逻辑递进，从量子力学的基本公设出发，逐步构建起理解“非定域实在性”所需的理论框架，最终落脚于量子通信和量子计算的工程应用前景。 第一部分：量子力学基础与纠缠的诞生 本部分着重于回顾和深化读者对量子力学基本概念的理解，特别是那些对理解纠缠至关重要的元素。 第一章：量子态的数学描述与 Hilbert 空间 本章首先复习了狄拉克符号（Bra-Ket Notation）在描述量子态中的核心地位。我们详细阐述了复数域上的线性空间——Hilbert 空间——如何作为描述所有可能量子态的数学载体。重点剖析了算符（Operators）与可观测量的关系，包括厄米算符的性质及其本征值、本征态的物理意义。随后，引入了量子演化的核心——薛定谔方程，并讨论了其在不同表象（位置表象、动量表象）下的具体形式。 第二章：复合系统与张量积 理解纠缠的先决条件是理解复合系统。本章将经典概率论中的乘法原理与量子力学中的张量积操作进行对比。我们详尽地解释了两个或多个子系统如何通过张量积构成一个更大的希尔伯特空间。这一数学工具是区分“可分离态”（Separable States）和“纠缠态”（Entangled States）的关键。通过对双粒子系统的具体分析，清晰地展示了只有当复合系统的态矢量不能分解为子系统态矢量的简单乘积时，系统才被视为处于纠缠状态。 第三章：纠缠的本质与贝尔不等式 本章是全书的理论核心之一。我们深入探讨了纠缠态的物理图像，指出纠缠是一种超越定域实在论（Local Realism）的关联。详细介绍了贝尔（John Bell）的贡献，特别是贝尔不等式的推导过程。我们将对比CHSH（Clauser-Horne-Shimony-Holt）不等式，并通过具体的自旋测量（如光子的偏振态）来展示实验上如何违反这些经典不等式，从而确凿无疑地证明量子纠缠的存在，而非简单的“隐变量”预设。本章将详述GHZ态（Greenberger-Horne-Zeilinger State）作为三粒子纠缠的经典范例。 第二部分：纠缠的量化、操纵与制备 掌握了纠缠的理论描述后，本部分转向如何量化其“强度”，以及如何在实验室中有效地制备和操控这些精妙的量子关联。 第四章：纠缠的度量学 如何量化“纠缠”的程度？本章系统介绍了多种纠缠度量标准，包括但不限于冯·诺依曼熵（Von Neumann Entropy，用于纯态的纠缠熵）、纠缠保真度（Concurrence）以及莱恩-艾森伯格量子相干性（Entanglement of Formation）。我们详细分析了这些度量在不同场景下的适用性，并展示了如何通过约化密度矩阵（Reduced Density Matrix）来计算一个子系统的熵，从而间接推导出整体的纠缠水平。 第五章：量子门操作与纠缠态的生成 量子信息处理的基础是量子逻辑门。本章回顾了单比特门（如泡利门、哈达玛门）和双比特门（特别是 CNOT 门和 CZ 门）。我们强调了 H 门与 CNOT 门组合是生成最基础的贝尔对（EPR 对）的必要操作序列。此外，本书还讨论了多体纠缠态（如簇态簇态/Cluster States）的制备策略，这对于测量驱动量子计算（Measurement-Based Quantum Computation）至关重要。 第六章：实验实现：从光子到原子 本章聚焦于物理实现。我们详尽分析了当前主流的纠缠源技术： 1. 自发参量下转换（SPDC）与自发四波混频（SFWM）： 讨论了如何利用非线性晶体的高效光子对生成技术，以及如何通过波导集成和滤波技术来提高纠缠光子源的亮度与纯度。 2. 囚禁离子与超导电路： 探讨了利用激光冷却和射频场囚禁的离子系统（如镱离子或钙离子）如何通过集体振动模式实现精确的量子比特操控和纠缠交换。同时，也分析了超导量子比特（如Transmon）阵列中，通过耦合器实现纠缠门的物理机制。 第三部分：信息传输的量子革命 理论和制备方法确立之后，本部分将视角转向纠缠在实际信息传输中的应用，探索其如何突破经典的香农极限。 第七章：量子隐形传态（Quantum Teleportation） 隐形传态是纠缠最著名的应用之一。本章详细剖析了隐形传态的完整协议，包括经典信道的必要性以及贝尔态测量（BSM）的作用。我们严格论证了隐形传态传输的不是物质或能量，而是“量子信息”或“量子态”，并强调了其对EPR对的依赖性。本章将讨论协议的保真度限制与实际的实验验证。 第八章：量子密钥分发（QKD） 虽然纠缠不是 QKD 的唯一路径（如 BB84 协议），但基于纠缠的协议（如 Ekert91 协议）提供了更强大的安全性保证。本章详细分析了 Ekert91 协议如何利用贝尔不等式的违起来检测窃听者（Eavesdropper）。我们着重探讨了“无条件安全”的理论基础，即任何对纠缠对的测量都会不可避免地破坏该关联，从而留下可被监测的痕迹。 第九章：纠缠交换与量子中继器 远距离量子通信面临的核心挑战是光纤损耗和退相干。本章介绍了如何利用“纠缠交换”（Entanglement Swapping）技术，在两个未直接相互作用的粒子对之间建立纠缠，这是构建级联量子网络的基础。随后，本书深入探讨了“量子中继器”（Quantum Repeater）的概念模型，分析了其成功实现所需具备的要素，如高效的纠缠交换、纠缠纯化（Entanglement Purification）技术以及长寿命量子存储器的要求。 结语：展望未来——量子网络与全球互联 本书最后部分总结了当前研究的前沿热点，包括在轨量子通信实验（如星地链路）的挑战，以及构建多节点、可扩展量子互联网的愿景。我们强调，量子纠缠不仅是物理学中的一个奇特现象，更是下一代信息技术革命的核心驱动力。 --- 目标读者：物理学、电子工程、计算机科学（侧重底层理论）的高年级本科生、研究生及科研人员。 先决条件：扎实的经典电动力学、量子力学基础知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书我看过很多遍，其实这本书涵盖了很多AI相关的方法，比如ANN中有交叉验证；Bayes中有打折法等等 我觉得此书有两个特点： 1，富含作者本人独到的见解，而且写作手法很生动。 2，所有的学习方法或多或少都围绕着bias（偏置）这个概念，而bias是方法选择的最重要因素。 不足...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书是很好的 machine learing入门书，但写于1997年。虽然老是老了点，但其中对descision tree, neural network 的讲解很详细，也给出了算法发展的过程，最重要的是它处理起这两块比elements of statistical learning 要直观多了。 没有code，后面的章节可能过时了，需要参考...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的一个突出特点是其对“不确定性量化”的着墨程度远远超过了其他同类书籍。作者似乎对贝叶斯方法的推崇溢于言表，书中对后验分布的推导和蒙特卡洛模拟方法的详尽介绍，占据了相当大的篇幅，这在主流的、偏向频率派方法的教材中是比较少见的。这种对不确定性的重视，极大地拓宽了我对模型输出的理解，让我开始关注预测区间而非仅仅是点估计值。阅读这部分内容，感觉像是在上一堂高阶的统计推断课。但是，这种对贝叶斯方法的倾斜，也导致了对现代深度学习模型中更常用的优化器和正则化技术的介绍显得相对简略。比如，对于AdamW优化器在处理权重衰减方面的改进，或者Swin Transformer等新架构中的关键创新点，书中只是匆匆一笔带过，似乎没有给予应有的重视。这使得这本书在覆盖前沿应用方面的时效性稍显不足。如果你已经对基础知识非常熟悉，且专门想深入研究贝叶斯建模和MCMC方法，这本书无疑是一座宝库；但如果你是想快速了解当前业界最热门、应用最广泛的端到端深度学习流水线，那么这本书的侧重点可能与你的直接需求有所偏差。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，拿到手的时候我还是有点期待的，毕竟现在这个领域的热度摆在那儿。我主要看重的是它在理论深度上的阐述，希望能借此建立起一个扎实的基础框架。然而，读完前三分之一，我不得不说，我对作者的处理方式感到一丝困惑。它似乎更倾向于对历史脉络的梳理，而非直接深入到核心算法的数学推导。比如，在介绍经典回归模型时，篇幅大量用于回顾这些模型是如何在不同历史时期被提出、被修正的，这种叙述虽然丰富了知识的广度，但对于急于掌握“如何构建和优化”的实践者来说，未免显得有些迂回和不够聚焦。我更希望看到清晰的、一步一步的数学公式展开，以及它们在现代计算环境下的局限性与改进方向。这种叙事风格让整个阅读过程充满了“讲故事”的味道，少了那种直击要害的、工程化需要的精确感。如果把它当作一本引论性质的科普读物或许可以接受，但若指望它能成为解决复杂实际问题的工具书，那可能需要另寻他径了。整体来看，结构上略显松散，核心技术点的着墨点似乎总是在关键的转折处轻轻带过，留下了不少需要读者自行去查阅其他资料来填补的空白。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最强烈的感受是它对“哲学思辨”的偏爱。作者似乎并不满足于描述“是什么”，而是执着于探讨“为什么是这样”，以及这种方法论背后的局限性。在介绍模型泛化能力时，大量的篇幅被用来探讨奥卡姆剃刀原则在数据科学中的应用，以及面对不可知论时，我们该如何定义“最优模型”。这种深刻的反思对于提升认知层面是很有帮助的，它迫使我跳出仅仅关注准确率的怪圈，去思考模型的解释性、鲁棒性乃至伦理边界。然而，这种思辨的深入，也意味着对工程细节的弱化。例如，在讨论到大规模数据集的处理时，我期待看到关于分布式计算、内存优化或者特定硬件加速的讨论，但书中更多的是在强调“面对数据爆炸，我们应该保持谦逊和审慎”，这听起来很深刻，但对于正在解决TB级数据训练难题的工程师来说，这种“谦逊”并不能解决实际的内存溢出问题。总而言之，这本书更适合那些希望成为领域思想家而非仅仅是算法工程师的读者，它提供的精神食粮远多于实战工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉设计给我留下了非常深刻的印象，简洁到近乎冷峻的风格，大量的留白和清晰的字体选择，让它在众多技术书籍中显得格格不入，却又带着一种独特的现代感。我发现自己花了相当多的时间去研究图表的呈现方式，尤其是那些用于说明高维空间映射关系的插图，它们的设计语言非常高明，有效地避免了传统教科书那种密密麻麻的符号堆砌。作者在视觉传达上的功力毋庸置疑，许多原本抽象的概念，通过这些精心设计的图示，瞬间变得直观起来。然而，这种对美学的极致追求，似乎在某些章节的处理上，牺牲了内容的密度。例如，在讲解集成学习的原理时，图示部分花了极大的篇幅去描绘不同弱分类器如何协同工作的美妙画面，但关于如何权衡基学习器之间的差异性（diversity）和准确性（accuracy）的讨论，却显得过于概括。我期待的是更细致的、关于参数选择和交叉验证策略的具体案例分析，而不是仅仅停留在概念层面的精美演示。可以说，这本书在“展示”上做得非常出色，但在“深度挖掘”上则显得有些保留，像是一位顶级的策展人在介绍展品，而非一位深入一线的工程师在分享实战经验。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验方面，这本书的章节组织逻辑性非常强，它不像某些技术书籍那样将不同主题割裂开来，而是构建了一个非常连贯的知识流。从基础的概率统计概念出发，逐步引入到监督学习、无监督学习，最后过渡到强化学习的宏观框架，这种渐进式的难度提升，对于自学者而言是极其友好的。我特别欣赏作者在每章末尾设置的“思考题”，这些问题往往不是简单的概念复述，而是需要结合前后知识点进行综合判断的开放式探讨，极大地激发了我的主动学习欲望。不过，这种强行构建的流畅性也带来了一个小小的副作用：对于那些只想快速查阅某个特定算法（比如特定的Transformer变体）的读者来说，可能会觉得查找效率不高，因为它总是要求你必须理解前置的铺垫。此外，虽然理论体系构建得不错，但书中对于主流深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）的代码实现链接或示例代码的引用明显不足。在当今这个代码驱动的时代，一本理论书籍如果不能紧密结合主流工具，其工具书的价值就会大打折扣。它更像是一份高屋建瓴的“方法论指南”，而非即插即用的“实践手册”。

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basic techniques of Machine Learning

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经典中的经典

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精读了 第6章bayesian learning 贝叶斯学习，很有收获。

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