概率论与数理统计重点内容重点题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交通大学出版社

作者:赵彦晖

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:2004-4

价格:9.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560518084

丛书系列:

图书标签:

• 2
• 概率论
• 数理统计
• 高等教育
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• 习题
• 概率统计
• 数学

《现代量子计算理论与算法》 本书深入探讨了量子计算这一前沿领域的理论基石与核心算法。全书围绕量子比特、量子门、量子纠缠、量子叠加态等基本概念展开，详细阐述了量子信息是如何被编码、操作和传递的。 第一部分：量子计算的数学基础 本部分旨在为读者构建坚实的数学框架。我们将从线性代数在量子力学中的应用出发，重点讲解向量空间、内积、算符、酉变换等概念，并阐释它们如何描述量子态和量子操作。同时，会引入群论和有限域的知识，为理解某些高级量子算法（如Shor算法）奠定基础。我们将详细解析狄拉克符号表示法，并说明其在简化量子计算描述中的强大作用。此外，还将介绍信息论在量子信息领域的初步应用，包括量子熵和量子信道等基本概念。 第二部分：量子计算模型与硬件实现 在这一部分，我们将详细介绍当前主流的量子计算模型，包括量子线路模型、量子退火模型以及拓扑量子计算模型。对于量子线路模型，我们将深入讲解各种基本量子门（如Hadamard门、CNOT门、Pauli门等）的数学表达和物理意义，以及如何通过组合这些门构建复杂的量子算法。针对量子退火模型，我们将介绍其与经典优化问题的联系，并探讨其在解决特定问题上的潜力。拓扑量子计算则将从其独特的鲁棒性和容错性优势出发，介绍其基本原理和发展前景。在硬件实现方面，我们将回顾几种主要量子比特实现技术，如超导量子比特、离子阱、光量子和拓扑量子比特等，分析它们各自的优缺点、技术挑战以及发展现状。 第三部分：核心量子算法 本部分是本书的重中之重，将对一系列具有里程碑意义的量子算法进行详尽的解析。我们将从最基础的Deutsch-Jozsa算法开始，展示量子并行计算的能力。接着，将深入讲解Grover搜索算法，分析其在无序数据库搜索中平方根级别的加速原理，并探讨其在组合优化等领域的应用。随后，我们将重点阐述Shor算法，详细剖析其在因式分解和离散对数计算上的指数级加速，以及对现有公钥密码体系的颠覆性影响。此外，还将介绍HHL算法，讲解其在求解线性方程组方面的优势，并探讨其在机器学习和数据分析中的潜力。量子傅里叶变换（QFT）作为Shor算法和HHL算法的关键组成部分，也将得到详细的讲解。对于近似优化问题，我们将介绍Variational Quantum Eigensolver (VQE) 等变分量子算法，并讨论其在量子化学和材料科学中的应用。 第四部分：量子纠错与容错量子计算 随着量子比特数量的增加，量子计算面临的最大挑战之一是量子退相干和错误。本部分将系统介绍量子纠错码的原理，包括表面码、Steane码、Shor码等经典量子纠错码的构造、编码和解码过程。我们将深入分析这些编码如何利用量子纠缠来保护量子信息免受噪声的干扰，并探讨不同纠错码在效率和开销上的权衡。在此基础上，我们将介绍容错量子计算的基本概念，包括阈值定理、逻辑量子比特的实现以及如何构建能够执行任意量子算法的容错量子计算机。我们将讨论实现容错量子计算所面临的工程难题以及当前的研究进展。 第五部分：量子计算的应用前景 本书的最后一章将展望量子计算在各个领域的广阔应用前景。我们将探讨量子计算在药物发现和材料设计方面的潜力，如何通过精确模拟分子行为来加速新材料的研发。在金融领域，我们将讨论量子算法如何用于风险分析、投资组合优化和高频交易。在人工智能领域，我们将介绍量子机器学习的基本思想，以及量子计算如何提升模型训练效率和处理复杂数据的能力。此外，我们还将简要介绍量子计算在密码学、优化问题、大数据分析等领域的潜在影响。 目标读者： 本书适合对量子计算有浓厚兴趣的本科生、研究生、研究人员以及相关领域的工程师。读者需要具备一定的线性代数和基础物理知识。 本书特色： 理论与实践相结合： 深入阐述量子计算的理论框架，并结合实际算法进行详细分析。 循序渐进，由浅入深： 从基础概念出发，逐步深入到高级算法和理论。 内容全面，覆盖广泛： 涵盖量子计算的理论基础、核心算法、硬件实现和应用前景。 数学严谨，讲解清晰： 采用严谨的数学语言，同时力求通俗易懂的解释。 通过阅读本书，读者将能够系统地掌握量子计算的核心理论，理解经典量子算法的原理，并对其在未来科技发展中的重要作用有深刻的认识。

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让我印象最为深刻的是它在理论深度和应用广度之间找到的那个完美的平衡点。很多参考书要么过于偏重纯理论的推导，让人读得云里雾里，要么就是流于表面，只是简单地罗列公式和案例。然而，这本书的每一部分都在两者之间游刃有余。它在讲解完基础的随机变量分布后，立刻会穿插一些在金融建模或工程优化中的实际应用场景。那些“思考题”与其说是题目，不如说是精心设计的迷你项目，它们要求读者不仅仅是记住公式，而是要理解公式背后的业务逻辑和现实意义。这对于我这种希望将所学知识转化为解决实际问题的能力的人来说，简直是如虎添翼，让学习过程充满了探索的乐趣和成就感。

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与市面上其他晦涩难懂的教材相比，这本书的语言风格显得格外亲切和富有启发性。它没有那种高高在上的学术腔调，读起来更像是一位经验丰富的前辈在耐心地为你解惑。在解释一些容易混淆的统计学概念时，作者常常会插入一些带有幽默感的脚注或者引人深思的旁白，成功地在紧张的学习氛围中注入了一股活水。比如，它对“贝叶斯悖论”的阐述，就用了非常生活化的语言去描绘人们在信息更新过程中的认知偏差，使得原本抽象的概率更新过程变得生动起来，让人在会心一笑中领悟了统计推断的精髓所在。这使得我完全沉浸其中，仿佛不是在学习一门技术科目，而是在进行一场深刻的哲学思辨。

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这本书的排版和符号的使用达到了艺术的高度。在处理高维空间和复杂随机过程时，符号的对齐、公式的分行、乃至希腊字母的选择，都严格遵循了国际标准，清晰到令人赞叹。我以前经常因为公式中的下标和上标混淆而浪费大量时间回溯。但在这里，作者似乎为每一个符号都找到了它最舒服的位置，阅读体验极其流畅。特别是那些图形表示的部分，图示清晰、标签明确，即便是在复杂的多元正态分布曲面图前，我也能迅速捕捉到其核心特征，而不是被杂乱的线条所困扰。这种对视觉传达的重视，无疑是提升学习效率的隐形助力。

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这本书的封面设计和排版实在让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调搭配着简洁的字体，初看之下就给人一种严谨又不失活力的感觉。我是在一个阴雨连绵的周末偶然在书店角落里发现它的，当时就被这种沉稳的气质吸引住了。装帧的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，让人感觉这是一本真正用心打磨过的教材。内页的纸张选择上也能看出出版方的用心，墨色清晰，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。尤其是章节之间的过渡页，设计得非常巧妙，既保持了整体的连贯性，又在视觉上起到了很好的区隔作用，让人在翻阅复杂公式时，心里能找到一个喘息的空间。那种对细节的执着，从物理层面上传达出作者对这门学科的敬畏与热爱，读起来自然而然就带着一种对知识的尊重感。

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这本书的章节逻辑编排得简直是教科书级别的典范，它不像有些书籍那样堆砌概念，而是循序渐进地引导读者进入概率论的殿堂。作者似乎深谙初学者在面对抽象理论时的困惑点，总能在关键的转折处提供极其精妙的类比或实例。比如，在阐述大数定律时，它没有直接抛出复杂的数学证明，而是通过一个非常贴近生活的博弈场景来铺垫，让人瞬间领悟到“平均”背后的深刻含义。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，极大地降低了学习的门槛。我过去对统计推断总有一种敬而远之的感觉，但读完这几章后，那些复杂的参数估计和假设检验似乎都变得触手可及，仿佛推开了一扇通往理性思维的窗户，让我看到了一个更为有序的世界。

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