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出版者:Cambridge University Press

作者:Noson S. Yanofsky

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2008-8-11

价格:665.00元

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521879965

丛书系列:

图书标签:

• 量子计算
• 计算机科学
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• 计算机原理
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经典计算的极限与新范式的崛起：一本探索信息处理根本变革的指南 书名： 经典计算的极限与新范式的崛起 作者： [此处可留空或填写虚构作者名] 引言 自图灵奠定计算理论的基石以来，我们所依赖的经典信息处理范式——基于比特的确定性逻辑——已经引领了信息技术革命，深刻地重塑了人类文明的面貌。然而，随着我们不断逼近物理定律的极限，经典计算的固有瓶颈日益显现。摩尔定律的放缓并非仅仅是工程学的挑战，它更深层次地揭示了我们理解和模拟自然界复杂性的局限性。当我们试图用晶体管的开关状态去模拟量子力学中的叠加态和纠缠现象时，所需的资源呈指数级增长，这使得许多对人类科学进步至关重要的计算问题，如高效的分子模拟、大规模优化难题以及密码学安全性的终极检验，在经典机器上变得遥不可及。 本书并非关注量子计算技术本身，而是深入剖析为什么我们需要超越经典计算的框架，并全面描绘出计算科学领域正在酝酿的、以信息物理本质为核心的范式转变。我们将从理论物理学的底层原理出发，审视信息处理的本质，并系统地探讨那些在经典模型下计算复杂度极高的核心问题。 --- 第一部分：经典计算的基石与隐性边界 第一章：图灵模型的回顾与限制 本章将系统回顾冯·诺依曼架构和图灵机模型作为经典计算的理论基础。我们将分析其在信息存储、处理速度和能效方面的物理约束。重点探讨随机存取存储器（RAM）模型在处理涉及指数级状态空间问题时的内在低效性。讨论“状态爆炸”现象，即当问题规模增大时，即使是描述系统所需内存也迅速超过宇宙可容纳的物质总量。 第二章：计算复杂性理论的物理制高点 深入探索经典复杂性类，如P、NP、PSPACE和EXPTIME。本书的核心论点之一是，许多对科学和工程具有重大价值的问题（如NP完全问题）在经典计算框架内，其最坏情况时间复杂度是不可接受的。我们将通过对经典算法（如回溯法、分支限界法）的严格分析，量化它们在面对真实世界复杂性时的性能衰减曲线。分析傅里叶变换、矩阵乘法等核心操作在经典架构下的效率瓶颈。 第三章：模拟自然：信息与物理的鸿沟 物理世界本质上是量子的。本章探讨了将连续的、概率性的量子现象（如薛定谔方程的解）映射到离散的、确定的比特序列时的信息损失与计算负担。详细讨论了经典计算机在模拟分子动力学、材料科学中电子结构计算以及量子场论计算中遇到的“符号困难”。阐释为什么模拟一个包含$N$个粒子的量子系统，即便在经典机器上，所需资源也随$2^N$增长，这直接限制了我们对复杂物质行为的理解。 --- 第二部分：信息处理范式的演进动力 第四章：信息论的物理学基础：从香农到玻尔兹摩尔 本章超越了香农信息论的经典视角，转向信息与物理实在的深层联系。探讨玻尔兹摩尔熵与信息之间的关系，以及Landauer原理——计算过程中的能量耗散与信息擦除的不可逆性。讨论如何利用信息作为一种可交换的物理资源，而不是仅仅作为抽象的符号集合来重新思考计算的定义。引入“比特-量子化”的概念，探讨信息在微观尺度下的物理形态。 第五章：可逆计算与热力学效率 聚焦于经典计算的能耗问题。分析Landauer极限对未来芯片设计和数据中心的深远影响。系统探讨可逆计算（Reversible Computing）的理论框架，研究如何设计逻辑门（如Toffoli门）以最小化或消除信息擦除带来的热耗散。虽然可逆计算本身仍属于经典计算范畴，但它为我们理解计算的能量效率提供了新的理论工具和工程方向。 第六章：概率与不确定性在建模中的作用 超越布尔逻辑的确定性，本章探讨了概率推理在现代信息科学中的中心地位。分析贝叶斯网络、马尔可夫随机场等模型在处理不完备信息时的计算需求。讨论如何有效地在经典硬件上实现高效的概率采样和推断，以及这些方法的固有计算瓶颈，例如在大型概率图模型中精确推断的NP难问题。 --- 第三部分：超越比特：新型计算范式的前瞻 第七章：模拟范式与新硬件的兴起 本部分将视线投向那些试图直接模仿物理过程进行计算的范式，这些范式旨在绕过图灵机模型的瓶颈。深入探讨模拟计算（Analog Computing）的复兴及其在特定优化问题上的潜力。分析基于物理过程的计算模型，如光学计算、生物计算（DNA计算）等，它们如何利用物理介质本身的并行性和非线性特性来解决经典算法难以处理的问题。讨论这些新范式在精度、可编程性和鲁棒性方面的挑战。 第八章：信息编码的根本革新：从比特到量子比特 本章作为过渡，为下一代计算范式奠定理论基础，但不深入其技术实现细节。核心在于阐释信息载体的变化如何从根本上改变计算的能力。分析“量子信息”的概念，区别于经典信息，重点在于叠加态和纠缠所提供的指数级信息容量和内在的非定域性。讨论量子信息论为解决经典信息瓶颈提供的可能性。 第九章：计算的哲学与未来：迈向超越图灵的计算 总结前八章的论述，本章探讨计算科学的未来方向。讨论“超经典计算”的概念，即任何在经典计算模型上证明无法有效解决，但可能通过新物理机制解决的问题集合。探讨计算复杂性理论的未来边界——我们如何定义一种新的“有效性”？讨论计算理论与信息物理学的深度融合，以及这种融合对基础科学研究（如人工智能、材料设计和基础物理）的潜在颠覆性影响。 --- 结语 本书提供了一幅宏大的蓝图：它不是一本关于特定技术操作手册，而是一份对计算科学基础的深刻反思。通过系统性地揭示经典计算模型在模拟自然、解决复杂优化和处理指数级信息时的固有局限，我们得以理解驱动下一代信息技术革命的根本动力。理解这些边界，是设计和构建更强大、更高效、更贴近自然规律的新型信息处理系统的先决条件。

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作为一个刚步入学术界不久的研究助理，我一直对前沿技术领域保持着高度的关注。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的出现，无疑是量子计算领域的一大盛事。我被书中清晰的逻辑结构和深入浅出的讲解方式所深深吸引。它能够有效地弥合计算机科学与物理学之间的鸿沟，让原本抽象的量子概念变得触手可及。书中对量子力学基本假设的阐述，以及对狄拉克符号的介绍，都为后续的学习奠定了坚实的基础。我尤其欣赏作者在引入量子纠缠时所使用的例子，这些例子生动形象，让复杂抽象的量子纠缠现象得以具象化，帮助我理解其在信息处理中的巨大潜力。书中对量子隐形传态的介绍，更是让我对量子信息传输的奇妙方式有了全新的认识。我喜欢作者在讲解量子算法时，那种从问题出发，逐步构建量子解决方案的思路。例如，书中对 Shor 算法的介绍，尽管涉及到了数论的一些背景知识，但作者依然能够清晰地勾勒出算法的核心思想和量子优势的来源。这让我对量子计算机在密码学等领域的应用有了更深的理解和期待。这本书不仅仅是一本技术教程，更是一本能够激发研究灵感的宝藏。它为我提供了理解量子计算的坚实理论框架，也为我指明了未来可能的研究方向。我坚信，这本书将成为未来计算机科学家学习量子计算的必读经典。

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我是一名对未来技术充满好奇心的科技爱好者，一直关注着量子计算的最新进展。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的出现，满足了我对量子计算的求知欲，并用一种易于理解的方式为我打开了新世界的大门。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的亮点在于它能够将晦涩的量子力学概念，用计算机科学的语言进行解读。书中对量子比特的类比介绍，以及对量子门操作的讲解，都让我这个非物理专业的读者能够轻松理解。我特别喜欢书中对量子算法的介绍，例如 Deutsch-Jozsa 算法和 Grover 算法，它们让我对量子计算的强大能力有了初步的认识。它让我看到了量子计算在解决某些特定问题时，能够实现超越经典计算机的指数级加速，这让我对未来的计算能力充满了期待。书中对量子叠加和纠缠的描述，也让我对信息本身有了更深刻的理解。它不仅仅是一本技术书籍，更是一份关于人类智慧如何探索未知领域的生动写照。我非常期待通过这本书，能够更深入地了解量子计算的原理，并关注它在未来社会中的应用和发展。

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我是一名在金融领域工作的量化分析师，长期以来，我们一直在寻求更强大的计算能力来处理海量数据和进行复杂的风险建模。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的出现，为我提供了一个全新的视角来审视计算能力对金融分析的影响。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书在介绍量子计算原理的同时，也强调了其在解决特定金融问题上的潜力。书中对量子退火算法的介绍，以及其在优化问题上的应用，让我看到了其在投资组合优化、风险对冲等领域的广阔前景。我尤其赞赏书中对量子算法在蒙特卡洛模拟中的潜在加速的讨论，这对于金融领域的风险评估和衍生品定价具有重要的意义。它让我开始思考，是否可以通过量子计算机来设计更有效的交易策略，或者更准确地预测市场趋势。书中对量子纠缠和叠加的解释，虽然涉及一些物理学概念，但作者的讲解方式非常贴合计算机科学的思维，让我能够理解这些概念是如何转化为计算优势的。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一份关于未来金融计算的深刻洞察。它让我意识到，量子计算可能不仅仅是理论上的概念，而是能够为我们带来实际竞争优势的强大工具。

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我是一名在人工智能领域摸爬滚打多年的从业者，长期以来，我们一直在寻求更强大的计算能力来驱动更复杂的模型和算法。当《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书出现在我的书架上时，我看到了人工智能领域未来发展的曙光。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书在对经典计算模型的梳理后，非常自然地引出了量子计算的必要性和优势。它没有回避量子计算的数学复杂度，但又通过精妙的组织和讲解，使得计算机科学家能够逐步理解其精髓。书中对量子退火和量子近似优化的介绍，让我看到了量子计算在解决优化问题方面的巨大潜力，这对于机器学习模型训练、组合优化等人工智能核心任务具有重要的意义。我尤其赞赏书中对量子机器学习算法的初步探讨，尽管还处于发展的早期阶段，但它已经展现出了前所未有的可能性。它让我开始思考，是否可以通过量子算法来加速模型的训练过程，或者设计出全新的、超越经典限制的机器学习模型。书中对量子比特的表示和操作的讲解，以及对量子态的演化过程的描述，都为我理解量子算法的设计提供了清晰的路径。我喜欢作者在分析量子算法的复杂度和加速比时所采取的严谨态度，这让我能够客观地评估量子计算的实际价值。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一份对人工智能未来计算基础的深刻洞察。它让我意识到，量子计算并非只是一个理论上的概念，而是正在快速发展并可能在不久的将来重塑我们的人工智能技术。

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我是一名在教育行业工作的从业者，一直致力于为学生提供最前沿的知识。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的教学资源，可以帮助我的学生们了解未来的计算技术。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书在内容上既有深度又有广度，它能够很好地连接物理学和计算机科学这两个领域。书中对量子力学基本原理的讲解，以及对量子计算模型的介绍，都为学生们打下了坚实的理论基础。我特别欣赏书中对量子算法的讲解，它们不仅展示了量子计算的强大能力，也激发了学生们的学习兴趣。它让学生们能够理解，未来的计算将不仅仅是速度的提升，更是计算模式的革新。书中对量子纠缠和叠加的解释，也能够帮助学生们建立起更宏观的计算思维。它不仅仅是一本教材，更是一份能够启发学生们对科学和技术产生浓厚兴趣的引路者。我期待通过这本书，能够为我的学生们打开一扇通往量子世界的大门，让他们能够在这个快速发展的领域中找到自己的方向。

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作为一名深耕于传统计算领域多年的工程师，我一直对量子计算这个新兴领域抱有浓厚的好奇心。听说《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的面世，我第一时间就购入并投入了阅读。这本书在我的书架上占据了一个显眼的位置，每次翻开它，都仿佛打开了一扇通往全新计算宇宙的大门。虽然我尚未完全掌握书中所有概念的精髓，但它所描绘的量子世界的广阔图景，以及书中那些精巧而深刻的数学论证，已经深深地吸引了我。我尤其赞赏作者在阐述量子力学基本原理时所采取的循序渐进的方法，从叠加态的不可思议到纠缠态的神秘莫测，每一步都引导读者深入思考，而不是简单地给出结论。书中对量子比特的介绍，以及如何通过逻辑门实现量子操作，都为我理解量子算法的设计打下了坚实的基础。那些抽象的数学符号在作者的笔下仿佛获得了生命，它们不仅仅是冰冷的数字，更是描述量子系统演化的语言。我特别喜欢书中关于量子纠缠在信息处理中的潜在应用部分的讨论，这让我开始重新审视“信息”本身的定义，并对其在量子层面的表现形式产生了更深刻的理解。此外，作者在讲解量子傅里叶变换和 Grover 搜索算法时，那种层层递进、剥茧抽丝般的分析方式，让我这个非物理学背景的读者也能逐渐领略到这些强大算法的魅力。它不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪思想的书籍，它挑战了我固有的计算思维模式，鼓励我用更宏观、更具创新性的视角去理解计算的本质。每一次阅读，我都能从中汲取新的养分，对量子计算的未来充满期待。这本书对于任何想要跨越经典计算边界，探索下一代计算技术的计算机科学家来说，都是一本不可或缺的入门指南。它让我意识到，量子计算并非遥不可及的理论，而是正在逐步成为现实的强大工具。

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我是一名业余的物理爱好者，虽然不是科班出身，但对量子力学一直有着浓厚的兴趣。当我偶然间发现《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书时，我非常惊喜，因为它似乎是一座连接我物理世界兴趣与计算机科学实践的桥梁。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书最大的优点在于其跨学科的视角。它用计算机科学家能够理解的语言，解释了量子力学中的核心概念，例如波函数、测量、叠加和纠缠。书中对量子比特的类比介绍，让我这个非物理专业的读者也能轻松理解其与经典比特的区别。我特别喜欢书中对量子门操作的几何化解释，例如 Bloch 球上的表示，这让抽象的量子操作变得更加直观。它让我能够将之前零散的物理知识系统化，并理解它们如何在计算中发挥作用。书中对一些基础量子算法的介绍，虽然涉及一些数学推导，但作者的讲解非常清晰，使得我能够逐步理解这些算法的逻辑和潜在的优势。它让我开始思考，如何将这些量子算法应用于解决一些我曾经觉得棘手的问题。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本打开我思维方式的书籍。它让我看到，物理世界的规律是如何能够被巧妙地应用于构建更强大的计算工具。我非常期待通过这本书，能够更深入地理解量子计算的原理，并探索它在各个领域的应用潜力。

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我是一名有着多年软件开发经验的从业者，长期以来，我的工作围绕着算法效率、数据结构和系统优化展开。当《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书出现在我的视野中时，我立刻意识到这是一个了解“计算”这一概念可能被颠覆的机会。本书的结构安排非常适合我这样的技术背景读者。它没有直接抛出复杂的物理公式，而是从计算机科学家熟悉的概念入手，逐步引入量子力学的基本原理，这使得学习曲线相对平缓。书中对量子叠加态的描述，用类比的方式解释了单个量子比特可以同时表示0和1的状态，这比我之前接触到的任何关于量子计算的介绍都更加直观易懂。我特别欣赏书中对于量子门操作的详尽讲解，例如 Hadamard 门如何创建叠加态，CNOT 门如何实现量子比特之间的纠缠，这些基本操作的理解，是构建更复杂量子算法的关键。作者巧妙地将经典的逻辑门概念映射到量子门，使得我们能够更容易地理解量子计算的逻辑流程。书中对几种基础量子算法的介绍，如 Deutsch-Jozsa 算法和 Simon 算法，虽然篇幅不长，但已经足够让我窥探到量子计算机在解决特定问题时可能展现出的指数级加速潜力。我非常喜欢作者在分析这些算法时，那种严谨的数学证明过程，这让我能够深入理解其背后的原理，而不是停留在表面。它让我开始思考，在未来，我所开发的软件是否有可能运行在量子硬件上，并且解决当前经典计算机束手无策的问题。这本书不仅提供了技术知识，更重要的是，它在我的脑海中播下了关于未来计算范式的种子，让我迫不及待地想了解更多关于量子算法的设计和量子硬件的开发。

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我是一名资深的软件架构师，在设计和构建大规模分布式系统方面有着丰富的经验。当《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书出现在我的视野时，我立刻被它所描述的下一代计算范式所吸引。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的独特之处在于它将量子计算的原理与计算机科学的思维方式紧密结合。书中对量子叠加和量子纠缠的介绍，并没有停留在物理概念层面，而是深入探讨了它们如何在信息编码和处理中发挥作用。我特别欣赏书中对量子算法的分析，例如 Grover 算法的平方根加速，这让我能够清晰地理解量子计算机在搜索问题上的优势。这对我思考如何优化现有系统的搜索算法，甚至设计全新的分布式搜索策略，都提供了新的思路。书中对量子线路模型和量子图灵机的介绍，为我理解量子计算的计算模型打下了坚实的基础，并且让我能够将其与经典的计算模型进行对比和思考。它让我开始思考，如何设计能够与量子计算机协同工作的分布式系统，以及如何将一些计算密集型的任务卸载到量子处理器上。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一份关于未来计算架构的深刻思考。它让我意识到，我们不能仅仅停留在经典的计算思维模式中，而需要拥抱更先进的计算技术，才能应对未来日益增长的计算挑战。

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作为一个学习过一些基础物理和计算机科学的大学生，我对《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的期待非常高，因为它似乎是为我量身打造的。《Quantum Computing for Computer Scientists》这本书的结构安排非常合理，从最基础的量子力学概念开始，逐步深入到量子算法和量子信息理论。我尤其喜欢书中对量子比特和量子逻辑门的详细解释，这些是构建量子计算系统的基石。书中用生动的图示和严谨的数学推导，让我能够清晰地理解量子操作是如何实现的。我特别欣赏书中对量子傅里叶变换的讲解，它不仅是量子计算中的一个重要工具，也让我对这种数学变换有了更深的理解。它让我能够将课堂上学到的理论知识与实际的计算应用联系起来，对量子计算的神秘感逐渐消退，取而代之的是一种探索未知的兴奋。我喜欢书中关于量子纠缠的应用，例如量子密钥分发，这让我看到了量子计算在信息安全领域的巨大潜力。这本书为我打开了一扇通往新世界的大门，它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪。我期待通过这本书，能够更深入地理解量子计算的原理，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

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学数组的时候也不知道能干啥 现在好后悔呀 还要学数学 还要学物理 教程看半天都感觉在讲哲学

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非常适合完全没有基础的非物理专业入门使用，从最基础的知识讲起，包含所需要的数学基础知识。

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