Fractals, Diffusion, and Relaxation in Disordered Complex Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Coffey, William T. (EDT)/ Kalmykov, Yuri P. (EDT)/ Rice, Stuart A. (EDT)

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2006-6

价格:718.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471725077

丛书系列:

图书标签:

• Fractals
• Diffusion
• Disordered Systems
• Complex Systems
• Relaxation
• Nonlinear Dynamics
• Statistical Physics
• Condensed Matter Physics
• Mathematical Physics
• Chaos Theory

好的，以下是一本关于不同主题的图书的详细简介： 图书名称：量子计算的未来：从理论到实践的深入探索 导言：计算范式的革命 本书全面深入地探讨了量子计算领域的最新进展、核心理论基础以及未来发展方向。我们正站在一个计算范式转变的门槛上。随着经典计算的物理极限日益逼近，量子力学的奇特现象——叠加态和量子纠缠——为我们提供了超越传统比特限制的全新工具。本书旨在为物理学家、计算机科学家、工程师以及对前沿计算技术感兴趣的专业人士提供一个严谨而易懂的指南，从最基础的概念出发，逐步深入到尖端的研究课题和实际应用。 第一部分：量子力学基础与量子信息理论 本书首先从量子力学的核心原理入手，为理解量子计算奠定坚实的理论基础。我们将回顾狄拉克符号、希尔伯特空间、算符理论，以及量子态的演化规律。重点讲解了量子比特（Qubit）的数学描述及其与经典比特的区别。 随后，我们将详细阐述量子信息论的基本概念。这包括对量子态的度量（如冯·诺依曼熵）、量子信息论中的基本定理，以及如何量化和处理信息。核心内容聚焦于量子叠加和量子纠缠——这是量子计算区别于经典计算的根本特征。我们将深入探讨缠结的性质，例如贝尔不等式和缠结熵，这些概念不仅是量子信息处理的基础，也是理解量子物理学本质的关键。 第二部分：量子算法与复杂性理论 在奠定理论基础后，本书的重点转向量子算法的设计与分析。我们将系统地介绍一系列里程碑式的量子算法，并分析它们在特定问题上的加速潜力。 Shor算法与因式分解： 详细解析Shor算法的数学结构，讨论它对现代公钥密码学的颠覆性影响，以及目前在有限规模量子计算机上实现该算法所面临的挑战。 Grover搜索算法： 阐述Grover算法如何实现对无结构数据库的平方加速，并讨论其在优化问题中的推广应用。 量子模拟： 这是一个极其重要的研究方向。我们将探讨如何利用量子计算机来模拟复杂的量子系统，例如分子、材料的电子结构或高能物理现象。这部分内容将涵盖变分量子本征求解器（VQE）等混合量子-经典算法的原理。 量子近似优化算法（QAOA）： 针对组合优化问题（如Max-Cut），我们将详细分析QAOA的设计思想，并将其与经典启发式算法进行比较。 此外，本书还会讨论量子复杂性理论，例如BQP（有界误差的量子多项式时间）类与P、NP类的关系，为评估量子计算的真正能力提供理论框架。 第三部分：量子硬件的实现技术 量子计算的潜力必须通过可靠的物理实现来实现。本书的第三部分将全面考察当前主流的量子硬件平台，分析它们的优势、劣势以及工程挑战。 超导电路量子比特： 作为当前技术发展最快的领域之一，我们将深入研究Transmon、Fluxonium等超导量子比特的设计、退相干机制（T1和T2时间）以及如何构建可扩展的耦合器和控制系统。 囚禁离子（Trapped Ions）： 探讨离子阱技术如何利用激光冷却和精确控制单个离子的内部能级来实现量子比特操作。我们将分析其高保真度的特点以及扩展至大规模阵列的技术难题。 光子量子计算： 介绍基于线性光学元件和单光子源的计算模型，特别关注玻色子采样问题及其在拓扑量子计算中的应用前景。 半导体量子点与拓扑量子比特： 简要介绍基于硅基平台（如自旋量子比特）和理论上更鲁棒的拓扑量子比特的最新研究进展。 第四部分：量子错误修正与容错计算 在所有物理平台中，量子比特的脆弱性是实现大规模容错计算的主要障碍。本部分是全书的技术核心之一。 我们将详细介绍量子错误修正码（QECC）的原理。重点分析表面码（Surface Code）、CSS码（Calderbank-Shor-Steane Code）等主流编码方案。解释如何通过冗余编码来检测和修正计算过程中发生的错误，而不破坏存储的量子信息。本书将讨论实现“容错量子计算”（Fault-Tolerant Quantum Computing, FTQC）所需的门操作的实现方式、代码的开销（所需的物理量子比特数量）以及实现逻辑量子比特的阈值要求。 第五部分：量子计算的应用前景与未来展望 本书的最后一部分将目光投向未来，探讨量子计算在不同领域的潜在影响和近期路线图。 量子机器学习（QML）： 探讨量子算法如何加速机器学习任务，例如量子支持向量机（QSVM）、量子神经网络（QNNs）的设计与训练。 量子化学与材料科学： 讨论如何使用量子计算机解决当前经典计算机无法攻克的复杂分子结构计算问题，例如药物发现和催化剂设计。 量子密码学与后量子密码学： 在量子计算机能够破解现有加密体系（如RSA）的背景下，本书将介绍抵抗量子攻击的新型密码学方案（如基于格、哈希或编码的密码学），确保数据在量子时代的安全性。 结论 《量子计算的未来》不仅仅是一本教科书，更是一份对未来计算潜力的蓝图。通过严谨的数学推导和对前沿实验进展的细致梳理，读者将能够全面掌握量子计算领域的深度知识，并为迎接这场即将到来的计算革命做好准备。

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