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出版者:第1版 (2007年1月1日)

作者:全国计算机等级考试网

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2007-1

价格:28.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121035005

丛书系列:

图书标签:

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探索未知的知识疆域：一本关于量子计算与人工智能融合的深度论著 书名： 《叠加态与神经网络：量子计算在深度学习中的前沿应用与未来图景》 作者： [虚构作者姓名，例如：林远、张薇] 出版社： [虚构出版社名称，例如：智慧之光出版社] --- 简介： 在信息技术飞速发展的今天，我们正站在一个由经典计算的极限所定义的时代转折点。传统的硅基芯片在处理指数级复杂度的计算任务时，已然显露出瓶颈。《叠加态与神经网络：量子计算在深度学习中的前沿应用与未来图景》一书，正是为超越这一限制、开辟全新计算范式而作的深度探索。本书并非计算机基础知识的普及读物，亦非针对特定等级考试的题库汇编，而是一部聚焦于两个最尖端科技领域——量子信息科学（Quantum Information Science, QIS）与深度学习（Deep Learning, DL）——交叉融合的学术专著。 本书旨在为高年级本科生、研究生、科研人员以及资深技术从业者提供一个系统、深入且具有前瞻性的视角，剖析如何利用量子力学的奇特原理，革新和加速当前依赖于海量数据和复杂模型的人工智能技术。我们拒绝浮于表面的概念介绍，力求深入到数学原理和算法实现的底层逻辑。 --- 第一部分：量子计算的基石与范式转换（The Quantum Foundation） 本部分彻底摒弃对NCRE考点中如数据结构、操作系统基础、编程语言语法等内容的复述，转而聚焦于理解量子计算的本质差异。 第一章：从比特到量子比特（Qubit）：信息承载的革命 详细阐述了量子比特（Qubit）的物理实现基础（如超导电路、离子阱、拓扑量子计算的原理概述），并深入探讨了叠加态（Superposition）和量子纠缠（Entanglement）如何从根本上改变信息存储与处理的潜力。本书将用严格的数学语言（狄拉克符号、希尔伯特空间）来定义这些概念，而非仅仅是类比。 第二章：量子门集与通用量子计算 解析了量子逻辑门（如Hadamard门、CNOT门、Toffoli门）的矩阵表示及其对量子态的影响。重点剖析了通用量子计算模型——量子线路模型（Quantum Circuit Model）的构建逻辑，并探讨了容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computation）的挑战与当前的主流纠错码（如表面码、Shor码）的工作机制，这是当前主流计算机等级考试内容完全不涉及的领域。 第三章：当前量子硬件的拓扑与限制 本书对当前NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的硬件局限性进行了客观评估。讨论了退相干时间、门保真度、连通性等关键指标对算法实现的制约。内容涵盖了Google的Sycamore、IBM的Osprey/Condor等代表性架构的特点分析，侧重于工程实现难度而非操作系统的基础指令集。 --- 第二部分：深度学习的局限与量子加速的契机（The DL Bottleneck） 本部分不涉及任何关于数据库管理、标准网络协议或编程语言基础（如C/C++、Java基础语法）的教学内容。相反，它批判性地审视了经典深度学习（Classical Deep Learning）在处理高维空间问题时的计算瓶颈。 第四章：高维空间中的优化难题 深入分析了深度学习训练过程中，尤其是在大规模模型（如大型语言模型）中，梯度下降法在处理高度非凸、高维损失函数时的收敛速度和陷阱问题。探讨了巴氏（Batch）大小、学习率调度策略背后的理论根源，这些讨论均建立在现代优化理论的基础上，而非基础算法的简单应用。 第五章：信息复杂度的视角审视 从计算复杂性理论（Computational Complexity Theory）的角度，量化了经典神经网络对数据结构（如张量）进行傅里叶变换或特征提取时所需的时间复杂度，为后续引入量子算法的加速提供理论依据。 --- 第三部分：量子机器学习（QML）的核心算法与实践（The Synthesis） 这是本书的核心，专注于将量子力学工具箱应用于解决深度学习问题。 第六章：量子线性代数加速：HHL算法与变分方法 详细推导了Harrow-Hassidim-Lloyd（HHL）算法求解线性方程组的原理及其在处理大型矩阵运算中的指数级加速潜力。此外，本书将重点介绍NISQ时代更为实用的变分量子本征求解器（Variational Quantum Eigensolver, VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在优化问题上的迁移应用。 第七章：量子神经网络（QNN）的构建 详细介绍了量子电路作为神经网络层（Quantum Layer）的设计原则。重点讲解了参数化量子线路（Parameterized Quantum Circuits, PQC）如何作为量子感知器（Quantum Perceptrons）运作。本书深入剖析了以下几种关键结构： 量子卷积神经网络（QCNN）： 如何利用量子态的局部操作来模拟经典卷积操作。 量子循环神经网络（QRNN）： 探讨如何利用量子存储和时间演化来处理序列数据。 第八章：量子激活函数与梯度计算的挑战 分析了量子态的测量操作如何取代经典激活函数，并着重讨论了量子梯度估计的难题——“梯度消失”在量子环境中表现出的独特形式，以及如何应用参数迁移技术（Parameter-Shift Rule）进行有效的梯度反向传播。 第九章：应用场景的深度挖掘 本章将超越简单的分类回归任务，探讨QML在材料科学模拟（例如，分子结构预测）、高维金融风险建模以及复杂物理系统中的优化调度等需要指数级计算资源的领域的具体模型构建和性能预估。 --- 结语：迈向后摩尔时代的计算哲学 本书的最终目标是引导读者超越对现有计算工具的依赖，思考未来计算范式的可能性。《叠加态与神经网络》是一扇通往未来计算大门的钥匙，它要求读者具备扎实的线性代数、概率论基础以及对现代物理学的基本理解，完全专注于前沿科学的理论突破，与任何旨在验证基础计算机知识的考试内容截然不同。它关乎的是如何重塑智能的本质，而非仅仅是操作现有工具。

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真正让我感到惊喜的是其配套的解析部分的处理手法。很多题库的解析无非是给出正确答案的字母，或者寥寥几句的解释，让人看了等于没看。但《全国计算机等级考试NCRE题库》在这方面简直可以称得上是“良心之作”。对于每一个选项，无论是错误的还是正确的，解析都给出了详尽的剖析。对于错误选项，它会明确指出错误的原因和涉及的知识点误区；而对于正确选项，它不仅解释了为什么对，还会补充相关的延伸知识点，甚至会标明这个考点在历年真题中出现的频率。这种解析深度，让我感觉我不是在做题，而是在进行一次由专家全程陪同的、高度浓缩的知识点再学习过程。我特别喜欢其中穿插的一些“温馨提示”或“知识点归纳卡片”，它们把那些分散在各个题目中的零散知识点系统地串联起来，极大地提高了我的记忆效率，让我感觉学习曲线变得异常平滑。

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这本《全国计算机等级考试NCRE题库》的包装设计实在让人眼前一亮，简约而不失专业感，封面那一抹清新的蓝色调，仿佛预示着学习过程中的清晰思路和顺利通关。我刚拆开塑封，那种新书特有的油墨香气就扑鼻而来，让人立马有了翻开的冲动。我特地关注了一下纸张的质感，触感非常细腻，厚度适中，即使用力书写，也不太容易洇墨，这对于需要大量刷题、反复勾画重点的考生来说，无疑是一个巨大的加分项。装订方面也做得相当扎实，即便是频繁翻阅查找特定知识点，书脊也表现出了良好的韧性，没有出现松散的迹象。我试着将书完全摊平，大部分页面都能很好地平铺，这在做长篇的模拟测试时，极大地提升了书写和对照的便捷性，不像有些教材，为了固定书脊而牺牲了平摊体验，导致记录笔记时很不舒服。此外，书籍的排版布局也值得称赞，字体大小适中，行间距合理，既保证了视觉上的舒适度，又最大限度地利用了页面空间，使得题量得以保证。整体来看，从拿在手中的第一印象到实际的翻阅体验，这本书在硬件配置上绝对是上乘之作，看得出出版方在实体书的制作上是下了真功夫的。

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我用了市面上好几本NCRE的复习资料，但坦白讲，这本书在题目的“鲜活度”和“前瞻性”上是佼佼者。它似乎紧密追踪了官方考试大纲的微小变动和近期的技术发展趋势，将一些新出现的概念和应用场景融入了题库中，这对于那些追求高分，希望拿到最高等级证书的考生来说至关重要。我做了一套最近的模拟题，里面的某些算法逻辑和数据结构的应用场景，明显比我去年买的资料要新颖得多，这让我对自己的复习准备充满了信心，感觉自己掌握的知识是与时俱进的，而不是落后于时代的“陈旧库存”。选择这本题库，我感觉自己买到的是一份对未来考试的充分预判和准备，它帮助我把学习的重心放在了最有可能出现、也最能体现能力的那些核心应用上，而不是纠结于一些已经过时的边角料知识。

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从使用体验的角度来看，这本书的编排逻辑和用户友好度设计得非常到位。目录结构清晰得如同一个功能完善的软件界面，各个章节的划分和子模块的层级关系一目了然，查找起来毫不费劲。我注意到在每一章节的开头，都附有一个简短的“本章考点速览”，这在我快速回顾或定位薄弱环节时起到了极大的导航作用，避免了盲目翻找的困扰。更值得一提的是，它在设计上似乎充分考虑了考生的心理状态。例如，在模拟考试模块的开始，会有一个关于时间管理和答题策略的简短建议，这在考试前夕能起到很好的心理暗示和定神作用。这种细节上的关怀，让这本书不仅仅是一个工具书，更像是一个陪伴考生备考的心灵向导，让人在枯燥的刷题过程中，也能感受到一种被理解和支持的氛围。

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当我迫不及待地翻开第一章的内容后，我立刻感受到的是这套题库在知识点覆盖面上的广度和深度。它并非简单地罗列往年真题，而是非常系统地将考点进行了模块化的梳理。我尤其欣赏它对不同难度题目的区分处理方式，对于基础概念的考察，题目往往直击核心，语言简洁明了；而到了进阶和综合应用的部分，试题的场景设置就变得复杂且贴近实际操作，这不仅仅是在考“知不知道”，更是在测“能不能用”。我发现它对那些经常在考试中以隐蔽形式出现的易混淆知识点进行了专门的归类和强化训练，比如在某一特定技术指标的辨析上，它设计了三套紧密关联但侧重点不同的题目，直到我真正理解了其中的细微差别。这种“立体式”的考查，远比那种堆砌题目的题库有效得多。而且，每道题目的背景设置都非常贴合NCRE考试的官方导向，确保我们学习的方向不会偏离主干，是那种能真正帮人夯实基础、迈向高分的“硬通货”。

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