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出版者:化学工业出版社

作者:何衍庆

出品人:

页数:393

译者:

出版时间:2004-3

价格:40.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502552053

丛书系列:

图书标签:

• 过程控制
• 工业自动化
• 生产管理
• 控制系统
• 传感器
• 执行器
• PID控制
• 数据采集
• 实时监控
• 优化控制

《量子计算导论与前沿应用》 图书简介 本书旨在为读者系统地介绍量子计算的理论基础、核心算法、硬件实现技术以及未来在科学研究和工业领域的广阔应用前景。我们避免了对传统工业生产过程控制领域的任何直接探讨，专注于量子信息科学这一前沿交叉学科。 第一部分：量子计算的理论基石 本部分深入剖析了支撑量子计算的物理学原理和数学框架，为理解量子比特（Qubit）的操作奠定坚实基础。 第一章：经典信息与量子信息学的范式转换 本章首先回顾了经典信息论中的信息熵、信道容量等基本概念，随后引入量子力学中的基本原理，如叠加态、量子纠缠（Entanglement）和不确定性原理。详细阐述了量子比特（Qubit）与经典比特（Bit）在信息承载能力上的根本差异，重点讨论了量子态的数学描述，包括狄拉克符号（Braket Notation）的使用和希尔伯特空间（Hilbert Space）的概念。讨论了量子不可克隆定理（No-Cloning Theorem）对信息安全和计算的深刻影响。 第二章：量子门与量子线路 本章聚焦于量子计算的基本操作单元——量子门。全面介绍了单比特门（如泡利门 $X, Y, Z$、Hadamard 门 $H$）和多比特门（如 CNOT、Toffoli 门）。重点分析了通用量子门集的构建，证明了少量基本门足以实现任意酉变换。详细阐述了量子线路图的绘制规范、操作顺序以及如何通过酉矩阵来表示整个计算过程。此外，还探讨了退相干（Decoherence）现象对量子门操作保真度的影响及其初步的抑制策略。 第三章：量子算法的精妙设计 本章是算法核心，系统介绍了当前最具代表性的量子算法及其在加速特定计算任务中的潜力。 Shor 算法： 详尽解析了该算法在因子分解上的指数级加速原理，涉及量子傅里叶变换（QFT）的应用、相位估计技术和周期查找。讨论了其对现有公钥加密体系构成的理论威胁。 Grover 算法： 阐述了其在非结构化数据库搜索中的二次加速（$sqrt{N}$ 优化）。详细解释了振幅放大（Amplitude Amplification）的迭代过程和几何解释。 量子近似优化算法 (QAOA) 与变分量子本征求解器 (VQE)： 作为混合量子-经典算法的代表，深入分析了它们在解决组合优化问题和量子化学模拟中的迭代结构、参数优化方法以及当前面临的“Barren Plateau”挑战。 第二部分：量子硬件与实现技术 本部分跳脱于纯粹的数学和信息论，转向探索如何将理论模型物化为可操作的物理系统。 第四章：超导量子计算架构 详细介绍了基于超导电路（如 Transmon Qubits）的量子计算平台的原理、设计和挑战。内容包括：超导体的基本性质、约瑟夫森结（Josephson Junction）作为非线性振荡器的作用、量子比特的编码与读出机制。重点分析了微波脉冲控制的物理实现、芯片级别的连接拓扑结构以及高保真度多量子比特操作的工程难题。 第五章：囚禁离子与光子量子计算 本章对比介绍了其他主流的量子硬件路线图。 囚禁离子 (Trapped Ions)： 阐述了如何利用电磁场将单个离子悬浮于真空环境中，并利用激光精确操控其内部能级作为量子比特。探讨了通过离子间的库仑相互作用实现高保真度的多体纠缠操作。 光子量子计算 (Photonic Quantum Computing)： 介绍了基于线性光学元件（分束器、相位延迟器）和单光子源/探测器的方案。重点讨论了玻色子采样（Boson Sampling）作为一种特定量子优势的实验实现。 第六章：量子误差修正与容错计算 鉴于当前硬件的噪声特性，本章探讨了实现长期、大规模量子计算的关键技术——量子误差修正（QEC）。系统介绍了经典纠错码（如汉明码）的局限性，随后深入剖析了主要的量子纠错码，如表面码（Surface Code）和Steane 码。详细解释了错误检测、错误定位的机制，以及如何将逻辑量子比特（Logical Qubit）的鲁棒性建立在大量物理量子比特之上。 第三部分：前沿应用与未来展望 本部分着眼于量子计算在解决特定复杂科学问题上的应用潜力，完全脱离经典工业过程的范畴。 第七章：量子化学与材料模拟 阐述了量子计算机如何克服经典计算机模拟分子系统的指数级难度。详细介绍了哈密顿量构建、精确对角化方法，以及 VQE 和量子相估计算法在计算分子基态能量、反应路径和电子结构方面的应用。展望了其在新型催化剂设计和高温超导材料发现中的作用。 第八章：量子机器学习（QML） 本章探讨了量子计算与机器学习的交叉领域。介绍了量子特征映射（Quantum Feature Maps）、量子神经网络（QNN）的基本结构，以及如何利用量子态的指数级维度来增强模型的表达能力。讨论了 QML 在高维数据分类、生成模型（如量子生成对抗网络 QGANs）中的初步探索和潜力。 第九章：金融建模与优化 本章分析了量子算法在复杂金融问题上的应用，例如： 期权定价： 利用量子振幅估计算法加速蒙特卡洛模拟，提高金融衍生品定价的效率。 投资组合优化： 探讨了 QAOA 如何应用于资产配置的二次无约束二元优化（QUBO）问题。 风险分析： 量子计算在计算信用风险和市场波动中的潜在加速。 总结与展望 本书最后总结了当前量子计算技术成熟度水平（TRL），明确指出了从NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代向容错量子计算迈进所必须攻克的关键瓶颈，并对量子霸权（Quantum Supremacy）的概念及其对计算领域的长远影响进行了审慎的探讨。本书内容严格围绕量子信息科学的理论、硬件和应用展开，不涉及任何关于工业流程、自动化、传感器、传统反馈控制系统的具体描述或技术细节。

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读完这本书后，我发现其叙事风格和内容侧重似乎完全转向了对“安全、环保与法规遵从”的探讨，而非技术层面的过程优化。我原本热切期待的是如何通过更先进的控制手段来提高产品合格率或降低能耗，但书中却花了大量篇幅讨论如何满足日益严格的排放标准，以及如何设计安全仪表系统（SIS）以防止灾难性事故的发生。例如，关于安全联锁的层次划分、SIL等级的确定过程，以及如何通过定性、定量的风险评估（如HAZOP分析）来设计出可靠的保护层。虽然安全至上是工业的铁律，但如果一本书将“过程控制”的主体内容压缩到极少，而将重点放在合规性文件和风险管理流程的介绍上，那么对于一个致力于提升生产效率和技术水平的读者来说，就显得有些“本末倒置”了。我希望能看到的是控制系统如何主动地、智能地去规避风险，而不是仅仅依靠事后的安全保护层来“兜底”。

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从目录上看，这本书的结构似乎更偏向于对整个生产管理和供应链协同的宏观描述，而非具体的设备运行和参数调整。我原本预期会读到关于生产调度、物料流转优化以及车间执行系统（MES）如何与底层控制系统（SCADA）无缝对接的详尽介绍。例如，如何利用精益生产的理念来设计一个柔性的生产线，使其能够快速响应市场需求的变化，减少停机和换线时间。我希望书中能够清晰地阐述信息流和物流在现代工厂中是如何相互支撑、相互转化的。此外，关于工业信息安全，也就是如何保护控制网络不受外部攻击，保障生产过程的连续性和数据完整性，这也是一个在当前数字化转型中至关重要的话题。如果这本书更多地是在谈论“生产管理哲学”或者“运营效率提升”，而对“过程控制”这个核心的技术环节着墨不多，那对我来说，它的价值定位就与我最初的预期产生了偏差，可能更适合企业管理者而非一线控制工程师阅读。

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这本书的标题让我对它充满了期待，想着能看到对现代工业生产线上那种精密、复杂的自动化控制系统的深入剖析。我原本以为它会着墨于如何通过先进的传感器技术、实时数据分析以及闭环反馈机制，实现对化工、冶金或者电力系统等高能耗、高风险环节的精准调控。特别是在当前追求“智能制造”的大背景下，我更希望看到关于预测性维护、数字孪生技术在过程优化中的应用实例。比如，书中能否详细阐述一套成熟的分布式控制系统（DCS）或可编程逻辑控制器（PLC）在处理瞬时负荷波动和故障切换时的逻辑架构和软件编程哲学。如果能结合具体的行业案例，例如解释一下在连续反应器中如何通过先进过程控制（APC）算法，实现收率的最大化同时将能耗降到最低，那将是非常有价值的。我期待它能提供一套从理论基础到工程实践的完整知识体系，让读者不仅理解“为什么”要控制，更重要的是掌握“如何做”到高效、安全地控制。这本书的定位似乎更偏向于理论的构建和系统层面的宏观指导，而非聚焦于某一具体设备的操作手册。

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这本书的内容给我的感觉更像是一本关于工业工程和质量管理的综合教材，而不是专注于“过程控制”这一具体的技术领域。我期待它能深入讲解各种执行器（如阀门、泵、加热器）的特性曲线、非线性补偿技术，以及传感器信号的噪声抑制和漂移校准的具体工程实践。比如，在处理高温高压环境下的测量仪表时，如何选择合适的测量原理（如差压、超声波、雷达）并进行周期性标定，以确保数据的准确性。另外，关于故障诊断和隔离（FDI）技术，我希望书中能提供一套系统性的方法论，帮助操作人员快速定位是传感器故障、执行器卡涩还是控制算法本身出了问题。如果这本书的内容仅仅停留在对各种控制系统（如批次控制BMS、顺序控制）的概括性介绍，而没有提供足够的细节去理解为什么某些控制策略在特定工况下会失效，或者如何通过调整底层参数来挽救一个不稳定的过程，那么它对于提升实际操作技能的帮助就非常有限了。

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拿到这本书时，我注意到它的装帧和排版非常具有学术气息，这让我感觉它可能更偏向于控制理论在工业场景中的数学建模和算法推导。我原以为会看到大量关于PID控制参数整定方法的比较与优化，或者关于鲁棒控制、最优控制在实际工业流程中面对不确定性的解决方案的深入讨论。例如，在处理具有明显时间延迟的系统时，Smith预估控制器是如何被成功部署并取得优异性能的案例分析，或者现代控制理论中，如何利用H无穷范数来保证控制系统的稳定性边界。我尤其关注它是否触及了人工智能在过程优化中的前沿应用，比如利用强化学习来训练一个虚拟操作员，使其能够在不损害生产安全的前提下，自主探索最优的控制策略。如果内容只是停留在传统控制理论的表面介绍，而没有深入到如何用现代数学工具去解析和解决那些棘手的非线性、多变量耦合问题，那么对于一个有一定工程背景的读者来说，可能会略感失望，总觉得少了点“硬核”的干货。

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