机械制造基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:219

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出版时间:2002-1

价格:17.70元

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isbn号码:9787109072176

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图书标签:

• 机械制造
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• 工业工程
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• 数控技术
• 工程技术

科技前沿：人工智能与量子计算的深度融合 图书简介 本书深入探讨了当前科技领域最引人注目的两大支柱——人工智能（AI）与量子计算（QC）——如何在新时代的产业变革中实现深度融合，并以前瞻性的视角剖析了由此催生的全新计算范式、算法创新及潜在的社会影响。这不是一本简单介绍AI或QC的入门教材，而是聚焦于两者交汇点上那些最尖端、最需要跨学科洞察力的研究方向。 第一部分：量子力学基础与经典计算的瓶颈 本部分首先为读者构建必要的理论基石。我们不会停留在教科书式的公式推导，而是着重于理解量子力学的核心概念，如叠加态、量子纠缠以及量子隧穿效应，并将其与经典信息论进行对比。 1. 经典计算的物理极限与摩尔定律的黄昏： 详细分析了冯·诺依曼架构在处理高维复杂系统（如分子模拟、超大规模优化问题）时所遭遇的指数级计算瓶颈。探讨了晶体管尺寸逼近物理极限后，散热、量子效应（如漏电）如何制约着未来算力的增长。 2. 从比特到量子比特（Qubit）： 深入解析了量子比特的载体技术，包括超导电路（Transmon）、离子阱、拓扑量子比特等主流实现路径的优劣势。重点阐述了量子相干时间、退相干（Decoherence）对实际计算精度的影响，以及如何通过量子纠错码（如表面码）来维持计算的可靠性。 3. 量子门操作与量子线路设计： 梳理了单比特门（Hadamard, Pauli系列）和双比特门（CNOT, CZ）的物理实现机制。更重要的是，本书将视角转向了量子算法的“工程化”——如何设计高效的量子线路以最小化门深度和所需的量子比特数量。 第二部分：人工智能在量子领域的应用（QML的早期部署） 人工智能，特别是深度学习，已经成为处理复杂数据的强大工具。当面对量子系统产生的大量、高维、非经典数据时，AI展现出独特的价值。 1. 量子态层析成像与数据重构： 探讨如何利用经典机器学习算法（如神经网络）来高效地从有限的测量数据中反演出复杂的量子态密度矩阵。这对于实验物理学中量子计算机的调试和验证至关重要。 2. 变分量子特征提取： 引入“量子特征图谱”的概念，即如何将经典数据映射到高维的希尔伯特空间，并利用量子电路作为特征提取器。详细分析了诸如量子支持向量机（QSVM）和量子神经网络（QNN）中，优化器（如Adam、SGD）如何适应量子梯度计算的特点。 3. 噪声中介的量子学习（NISQ时代的挑战）： 鉴于当前中等规模含噪量子计算机（NISQ）的局限性，本书重点剖析了如何设计对噪声具有鲁棒性的学习模型。研究了退火优化算法与深度强化学习在寻找最优参数空间中的交叉应用。 第三部分：量子计算对人工智能的赋能（QC for AI） 如果说第二部分是AI工具服务于量子科学，那么第三部分则是量子计算能力对AI核心算法的颠覆性提升。 1. 量子加速的线性代数运算： 详细解析了HHL算法（Harrow-Hassidim-Lloyd）的原理，并探讨了其在求解大规模稀疏线性方程组上的潜力，这将直接影响到高斯过程回归和贝叶斯网络推理的速度。同时，也客观分析了HHL算法在数据加载（QRAM）和结果读取方面的现实瓶颈。 2. 量子优化算法： 重点讲解了量子近似优化算法（QAOA）在解决组合优化问题上的应用。这包括如何将经典的NP难问题（如旅行商问题、最大割问题）转化为可由QAOA求解的Ising模型或QUBO（二次无约束二元优化）问题，并讨论了其在金融投资组合优化和物流路径规划中的初步试验案例。 3. 生成模型与量子玻尔兹曼机（QBM）： 深入对比了经典受限玻尔兹曼机（RBM）与量子玻尔兹曼机。阐述了如何利用量子退火或门模型来实现高效的能量函数采样，以期在图像生成、异常检测等领域实现超越经典方法的建模能力。 第四部分：伦理、安全与未来展望 融合加速了技术进步，也带来了前所未有的挑战。 1. 后量子密码学的挑战与机遇： 详细介绍了肖尔（Shor）算法对现有公钥加密体系（RSA、ECC）的致命威胁，并对格密码、同源（Isogeny）密码等后量子密码学候选方案进行了技术性解读，强调了全球向抗量子安全基础设施迁移的紧迫性。 2. AI驱动的量子硬件设计： 探讨利用强化学习和进化算法来自动化量子芯片的布局、布线和脉冲优化。研究如何让AI辅助物理学家发现更稳定、更易于扩展的量子比特架构。 3. 通用人工智能的量子基础猜想： 这是一个思辨性的章节。我们探讨了“量子意识”理论的最新进展，以及量子计算是否可能提供一种新的、非图灵完备的计算模型，从而为通用人工智能（AGI）的实现提供理论突破口。 本书内容严谨，数学推导详尽，但始终以工程应用和前沿研究为导向，旨在为高年级本科生、研究生、量子信息研究人员以及资深软件工程师提供一个全面、深入且高度聚焦的参考资料。阅读本书，将是进入下一代计算时代的必经之路。

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