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出版者:高教分社

作者:柳吉良

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2005-10

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787030163110

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科技前沿探索：未来人工智能与量子计算的深度融合 书籍简介 本书深入剖析了当前信息技术领域最具颠覆性的两大支柱——人工智能（AI）与量子计算（QC）——的交叉前沿。我们不再将它们视为孤立的技术分支，而是探讨它们如何通过深度融合，共同塑造下一代计算范式和解决当前经典计算无法企及的复杂问题。 全书共分为五个部分，系统地梳理了从理论基础到实际应用的完整链条。 第一部分：基础范式的重构 本部分着重于为读者建立一个坚实的理论基础，特别是那些对理解AI与QC融合至关重要的新兴概念。 第一章：经典计算的瓶颈与量子优越性 详细阐述了图灵机模型在处理特定高复杂度问题（如大规模因子分解、复杂分子模拟）时所遭遇的指数级时间复杂度瓶颈。随后，深入介绍了量子比特（Qubit）的叠加态与量子纠缠特性，并界定了“量子优越性”（Quantum Supremacy）的概念，强调了量子计算机并非万能，而是针对特定问题的加速器。我们对玻色采样和随机量子电路等实验性成果进行了严谨的分析，力求区分理论潜力与当前硬件限制。 第二章：深度学习的数学结构重温 本章回顾了现代深度学习的核心，包括反向传播算法的优化技巧（如Adam、RMSProp的收敛性分析）、卷积神经网络（CNN）在特征提取上的层级结构，以及循环神经网络（RNN）和Transformer模型在序列处理上的突破。重点分析了当前AI模型对大规模数据集和计算资源的依赖性，这恰恰是引出量子加速需求的关键驱动力。 第三章：量子算法的计算范式转变 系统介绍了对AI具有直接影响的核心量子算法，包括： Shor算法：虽然主要用于密码学，但其背后的量子傅里叶变换（QFT）是许多优化算法的基础。 Grover算法：分析其平方加速的原理，及其在数据库搜索和无序数据结构优化中的潜力。 变分量子本征求解器（VQE）：作为当前NISQ（有噪声的中等规模量子）时代最实用的混合算法之一，VQE被视为连接量子硬件与经典优化循环的关键桥梁。我们详细探讨了其哈密顿量构造、参数化量子电路（Ansatz）的设计选择对收敛速度和精度的影响。 第二部分：量子增强的机器学习（QML） 第二部分是全书的核心，聚焦于将量子计算的加速能力直接应用于机器学习的各个环节。 第四章：量子特征空间与核方法 讨论了如何利用高维的希尔伯特空间来处理传统机器学习中的特征映射难题。深入解析了“量子核”（Quantum Kernels）的概念，即利用量子线路对输入数据进行编码（Embedding），并计算两个编码态之间的保真度（Fidelity）作为新的相似性度量。本章对比了经典的核方法（如高斯核、多项式核）与量子核在处理高维非线性可分数据时的理论优势和实验验证案例。 第五章：量子优化与神经网络训练 本章探讨了量子退火（Quantum Annealing）和QAOA（Quantum Approximate Optimization Algorithm）在加速深度学习优化过程中的应用。我们着重分析了如何将损失函数的最小化问题映射为QUBO（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）模型，从而在量子优化器上寻找更优的权重和偏差参数。此外，还探讨了梯度下降法的量子近似版本，以及如何利用量子振幅放大技术加速梯度计算的某些步骤。 第六章：量子生成模型与数据稀疏性 重点介绍了量子电路作为一种新型的概率模型——量子玻尔兹曼机（QBM）和量子生成对抗网络（QGAN）。分析了QBM如何利用量子态的指数级复杂性来更高效地表示高维概率分布，特别是在处理稀疏或高维度的生成任务（如图像生成、药物分子结构预测）时的潜力。我们对当前限制QGAN性能的“模式崩溃”问题在量子框架下的潜在缓解策略进行了探讨。 第三部分：AI赋能的量子控制与误差缓解 该部分视角转向反向：利用先进的AI技术来解决当前量子硬件发展面临的最大挑战。 第七章：基于强化学习的量子门序列优化 详细介绍了如何将量子门的精确控制问题转化为一个马尔可夫决策过程（MDP）。利用深度强化学习（DRL）代理，自动发现最优的脉冲序列和控制参数，以最大化特定量子门操作的保真度。本章涵盖了DQN和A2C等算法在实现高保真度门操作（如iSWAP、CZ门）中的实际部署框架。 第八章：AI驱动的量子误差校正与去噪 量子比特的退相干是NISQ时代的主要障碍。本章探讨了机器学习如何用于实时监测和补偿环境噪声。我们分析了利用神经网络（特别是LSTM和GRU）来识别噪声的时间序列特征，并预测下一时刻的系统状态，从而实现更快速、更适应性的反馈控制。同时，讨论了如何使用AI算法设计更高效的表面码（Surface Code）和拓扑量子纠错码的解码器。 第四部分：实际应用案例与行业影响 本部分侧重于前沿研究成果在具体工业和科研领域的转化。 第九章：量子化学模拟与材料发现 结合AI的预测能力，探讨了量子计算在药物研发和新材料设计中的作用。分析了如何利用QML模型快速筛选具有特定电子结构的候选分子，并随后使用VQE等量子算法对少数最有前景的分子进行精确的能量计算。案例研究包括高效率催化剂的设计和新型电池电解质的优化。 第十章：金融建模中的风险与投资组合优化 介绍了如何将复杂的金融衍生品定价（如期权定价中的蒙特卡洛模拟）通过量子振幅估计（QAE）加速。此外，重点分析了利用QAOA解决大规模投资组合优化问题，目标是寻找在风险约束下实现最大回报的资产配置，并将量子优化结果与经典启发式算法进行量化对比。 第五部分：前瞻与挑战 第十一章：通用量子AI的愿景与路线图 展望了后NISQ时代，即容错量子计算机（FTQC）实现后，通用量子人工智能可能带来的变革。探讨了“量子神经网络”（QNN）的理论极限，以及量子计算在通用人工智能（AGI）中可能扮演的角色——例如，加速复杂知识图谱的推理或实现更高效的认知模型。 第十二章：伦理、安全与人才培养 最后，本书关注了技术发展伴随的社会影响。讨论了量子计算对现有公钥加密体系的威胁，以及量子安全算法（Post-Quantum Cryptography）的部署必要性。同时，强调了跨学科人才（既懂量子物理又懂深度学习）培养的迫切性和现有教育体系的不足之处，为研究人员和政策制定者提供了战略性思考框架。 本书旨在为高级本科生、研究生、研究人员以及对前沿技术感兴趣的工程师提供一个全面、深入且不失严谨性的参考指南，帮助读者驾驭这场由量子和智能共同驱动的计算革命。

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从一个追求“地道表达”的学习者的角度来看，这本书的价值绝对超出了单纯的“语法指南”范畴。现代英语的运用越来越强调自然流畅，死板的语法套路只会让你听起来像个机器人。这本书的亮点之一，就是它不遗余力地融入了大量现代英语中的惯用法和非标准但被广泛接受的用法。例如，在讨论情态动词时，它不仅讲解了“must”和“have to”的区别，还花了篇幅探讨在口语和非正式邮件中“might as well”这类表达的微妙语气。这使得我的表达不再局限于教科书的“标准答案”，而是更贴近真实的交流场景。我特别喜欢它在讲解复杂句式时，总会附带一个“风格提示”，告诉你这个句型在正式报告、学术论文、还是日常聊天中分别适不适合。这种“语体色彩”的讲解，是我在其他语法书里极少见到的深度。它教会我，语法不是枷锁，而是选择的工具箱，用对了工具，才能构建出既精准又富有个性的句子。这本书让我在追求准确性的同时，也开始关注语言的美感和得体性。

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天呐，这本书简直是为我这种“英语学习苦手”量身定做的救星！我之前对着那些复杂的语法规则就头疼，感觉就像在啃一块又硬又难以下咽的石头。市面上的语法书要么过于学术化，密密麻麻的术语让人望而却步，要么就是内容太浅，只停留在简单的概念介绍，根本解决不了我实际写作和口语中的那些“疑难杂症”。然而，这本书的编排逻辑简直是神来之笔。它不是简单地罗列规则，而是将那些枯燥的语法点，通过一个个生动有趣的真实场景和对话串联起来，让人在不知不觉中就掌握了要点。尤其让我惊喜的是，它对那些最容易混淆的细微差别处理得极其到位，比如虚拟语气中过去完成时和现在完成时的微妙语境差异，书里给出的对比分析清晰到令人拍案叫绝。我记得有一次我在写一篇商务邮件时，总是在定语从句的限制性和非限制性用法上犹豫不决，这本书里专门有一章节用图表和实际案例讲解了它们在正式文体中的倾向性，让我茅塞顿开。读完后，我感觉自己像是一位久经沙场的将军，终于手握精良的兵器，面对任何复杂的句子结构都能从容应对，那种自信心的提升，可比单纯背诵一堆规则要来得实在太多了。它更像是一位耐心的私人教师，时刻在我身边点拨，而不是一本冷冰冰的教科书。

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我通常在晚上学习，光线和环境对阅读体验影响很大。这本书的纸张质量和字体选择，简直是为长时间阅读做了优化。很多语法书为了塞进更多内容，印得密密麻麻，看着就让人眼晕想睡，但这本书的版面设计留白适度，字体清晰锐利，长时间阅读下来，眼睛的疲劳感明显减轻了许多。更值得称赞的是它的“错误辨析模块”。我发现自己的英语写作中，最常犯的就是介词搭配和冠词使用的错误，这些错误往往是老师圈画得最多的地方，却也是最难系统性纠正的。这本书专门设置了一章，通过大量的“错误范例—分析—正确用法”的对比，直击痛点。它不是简单地说“这个错了”，而是深入分析了为什么会出现这个错误，是思维定式在作祟，还是受母语干扰。这种深入剖析，让我感觉这本书不是在教我“怎么说”，而是在帮我“重塑”我的英语思维模式。每完成一章的学习，作者都会设置一个“自测与应用”环节，这里的题目设计非常巧妙，往往需要你结合上下文来判断，而不是孤立地考察一个知识点，真正做到了学以致用。

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对于我这种需要准备高级英语考试（比如需要处理大量长难句阅读理解）的学习者来说，这本书简直是一剂强心针。我之前在攻克那些结构极其复杂的句子时，经常会因为找不到主干而陷入迷茫，花费大量时间去“拆解”句子，效率极低。这本书中关于句子成分划分和从句嵌套的讲解，采用了非常直观的图形化方法，用箭头和颜色标记来展示句子的层次结构，配合详细的解析，让我第一次真正体验到了“看透句子骨架”的感觉。例如，对于那些由多个分词短语修饰的长句，它能迅速帮你剥离出核心信息，让你抓住作者的意图。而且，书中的例句选择非常具有代表性，很多都取材于权威的英文期刊和经典文学作品，保证了例证的高质量和真实性。这不仅仅是一本教你“如何构建”句子的书，更是一本教你“如何破解”复杂句子的工具书。自从系统学习了这本书的句法部分后，我在阅读速度和理解准确率上都有了质的飞跃，那些曾经让我望而却步的复杂段落，现在都能被我快速有效地消化吸收了。

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说实话，当我翻开这本《大学英语语法篇》时，最初是带着一丝怀疑的。毕竟，我已经踩过太多“雷”，那些声称能“彻底掌握”语法的书，最后都躺在了我的书架上积灰。但这本书的开篇就抓住了我的注意力——它没有急于抛出那些令人眼花缭乱的时态口诀，而是从“语法的核心功能”这个哲学高度切入，探讨了为什么我们需要语法，以及它如何服务于清晰的沟通。这种由“为什么”到“是什么”的引导方式，极大地激发了我深究的兴趣。我是一个偏爱系统性、理论框架构建的学习者，而这本书恰恰提供了这样的深度。它对句法结构的剖析，尤其是在复杂句的层次结构分析上，简直是教科书级别的严谨。比如，它对倒装句（Inversion）的几种主要类型，不仅仅是列出公式，而是深入分析了每种倒装在不同语境下所产生的强调效果和语用功能，这对于提升我阅读高级学术文献的能力至关重要。我发现，当我理解了背后的逻辑，那些原本看似随意的变化，现在都变得有章可循，像是解开了一个个精妙的密码锁。这本书的排版虽然内容丰富，但处理得非常得体，关键的语法点用粗体和不同颜色标注，即便在快速翻阅时也能迅速定位重点，非常高效。

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