基于知识的智能信息与工程系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gabrys, Bogdan; Howlett, Robert J.; Jain, Lakhmi C.

出品人:

页数:1335

译者:

出版时间:2006-12

价格:1310.80元

装帧:

isbn号码:9783540465379

丛书系列:

图书标签:

• 知识工程
• 智能信息系统
• 信息处理
• 人工智能
• 知识表示
• 系统工程
• 数据挖掘
• 机器学习
• 知识图谱
• 信息检索

好的，这里为您提供一份关于另一本不同主题图书的详细简介，这份简介旨在内容充实、结构严谨，完全不涉及您提到的《基于知识的智能信息与工程系统》一书的内容。 --- 图书简介：《深度洞察：量子计算的物理基础与算法前沿》 卷首语：重塑计算的范式 我们正站在信息技术革命的又一个临界点上。经典计算的物理极限正日益清晰地显现，而量子力学所蕴含的巨大潜力，正在为我们描绘一个全新的计算蓝图。本书并非对现有信息工程的修补或改良，而是深入探索一种彻底颠覆传统思维的计算模式——量子计算。 《深度洞察：量子计算的物理基础与算法前沿》是一部面向高阶本科生、研究生以及专业研究人员的权威性著作。它系统性地梳理了支撑量子计算的底层物理原理，并详细剖析了当前最前沿的量子算法及其在实际问题中的潜在应用。本书的编写遵循“从微观到宏观，从理论到实践”的逻辑主线，旨在为读者构建一个坚实而完整的量子计算知识体系。 第一部分：量子力学的基石与信息载体（物理基础） 本部分着重于构建理解量子计算所需的数学和物理框架。我们认为，没有对量子现象的深刻理解，任何关于量子算法的讨论都将是空中楼阁。 第一章：经典信息与量子信息之辩 本章从信息论的视角出发，对比了比特（bit）与量子比特（qubit）的根本区别。详细阐述了概率论在经典系统中的作用，并引入了希尔伯特空间的概念，为量子的叠加态和纠缠态奠定数学基础。 第二章：核心量子现象的精确描述 深入探讨了量子力学的核心公设。重点讲解了态矢量（State Vectors）、算符（Operators）以及演化方程（如薛定谔方程）。特别关注了测量问题——量子世界中观测行为的不可逆性如何影响信息提取，以及投影公设的实际意义。 第三章：量子比特的实现与退相干挑战 本章将理论模型与工程现实相结合。详细分析了当前主流的物理实现方案，包括超导电路、囚禁离子、光子系统以及拓扑量子位。重点剖析了退相干（Decoherence）现象的物理机制，这是限制当前量子硬件性能的关键瓶颈，并讨论了提高量子相干时间（Coherence Time）的工程策略。 第四章：量子纠缠：超越定域性的关联 纠缠（Entanglement）是量子信息区别于经典信息最显著的特征之一。本章将纠缠视为一种物理资源，详细介绍贝尔态（Bell States）的构建与性质。通过量化纠缠的指标（如纠缠熵），为后续的量子通信和量子隐形传态奠定理论基础。 第二部分：量子门、电路与容错机制（工程实现） 在理解了基本单元和物理环境后，本部分聚焦于如何利用这些单元构建可操作的计算模型。 第五章：通用量子门集与线路构建 本章系统梳理了构建通用量子计算机所需的最小门集。从单比特的泡利门（Pauli Gates）到Hadamard门，再到双比特的受控非门（CNOT）。详细论述了如何利用这些基本门，通过酉矩阵（Unitary Matrix）的分解原理，构造任意复杂度的量子逻辑线路。 第六章：量子线路模拟与复杂度分析 在实际硬件尚未成熟之前，计算机模拟是研究量子算法的重要手段。本章探讨了经典计算机模拟量子系统的难度，引入了量子电路复杂度类（如BQP）的概念。分析了电路深度、门数量对计算资源消耗的影响。 第七章：量子纠错码：走向容错计算 真正的通用量子计算必须依赖容错机制。本章深度剖析了量子错误模型，与经典错误模型（如比特翻转）的区别。详细介绍了经典的Shor码和Steane码等稳定子码（Stabilizer Codes）的构造原理，以及表面码（Surface Codes）在实现二维拓扑保护中的核心思想。 第三部分：算法的突破与应用前沿（算法与应用） 本部分是本书的核心与价值所在，它展示了量子计算解决特定难题的颠覆性能力。 第八章：搜索与优化的量子加速 重点讲解了Grover搜索算法。本章不仅给出算法的数学推导，更重要的是，通过几何视角阐释了其平方加速的来源——振幅放大（Amplitude Amplification）。此外，还探讨了Grover算法在优化问题中的变体应用。 第九章：量子模拟：化学、材料与物理的革命 这是量子计算被认为最具前景的应用领域。本章详述了量子相位估计算法（QPE），它是精确计算分子能量本征值的基础。接着，细致剖析了变分量子本征求解器（VQE）等含噪声中等规模量子（NISQ）时代的混合算法，及其在模拟费米子系统中的应用。 第十掌：因子分解与密码学的冲击 详细解析了Shor算法的结构。本章会分解其两个关键步骤：量子傅里叶变换（QFT）和周期查找。通过对Shor算法的深入理解，读者将能清晰认识到它对现有公钥加密体系（如RSA）构成的根本性威胁，并引出后量子密码学的必要性。 第十一章：量子机器学习的初步探索 本章探讨了量子计算如何加速机器学习过程。介绍了量子核方法、量子支持向量机（QSVM）的基本框架。重点阐述了量子线性系统算法（HHL算法）在求解大规模线性方程组，加速矩阵求逆方面的潜力，及其在数据分析中的潜在角色。 结语：通往后摩尔时代的思考 《深度洞察：量子计算的物理基础与算法前沿》旨在提供一个全面的路线图。它要求读者不仅掌握量子力学的严谨性，更要具备将这些原理转化为可执行计算模型的工程思维。本书不仅是知识的传授，更是对计算未来图景的深度剖析和前瞻性思考。掌握这些内容，即是掌握了未来信息科学的核心钥匙。 ---

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这本《基于知识的智能信息与工程系统》的书名给我一种非常“硬核”的感觉，这让我很兴奋。我一直在寻找那种能够深入解释“智能”到底是如何实现的，以及“知识”在其中扮演什么角色的书籍。我并不是一个初学者，对信息系统和工程领域已经有了一定的了解，但一直觉得我们在很多方面还停留在“数据驱动”的阶段，而真正的“智能”似乎还需要更深层次的认知能力。我希望这本书能够填补这个空白，它会不会从哲学层面探讨知识的本质，然后过渡到如何将其在计算机系统中进行表示和运用？我特别想了解“知识”是如何被赋予“智能”的，比如通过推理、联想、或者学习？书中会不会介绍一些经典的知识工程方法论，以及它们在构建复杂的工程系统时是如何发挥作用的？我希望不仅仅是停留在理论层面，更能看到一些实际的工程案例，让我理解这些“基于知识的智能系统”是如何在科研、工业、医疗等领域产生颠覆性的影响的。我对这本书寄予厚望，希望能从中获得对下一代信息技术和工程发展方向的深刻洞察。

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说实话，我对“基于知识的智能信息与工程系统”这个书名一开始并没有太大的概念，因为我对“工程系统”的理解更多停留在传统的硬件和软件层面，而“智能信息”和“知识”的结合，感觉有点超出了我原有的认知边界。我更习惯于阅读那些非常具体的、解决某个单一问题的技术手册，比如关于某个数据库的优化，或者某个编程语言的最新特性。但是，我最近在工作中遇到了一些挑战，需要处理大量非结构化数据，并从中提取有用的信息来辅助决策，这让我开始意识到，简单的算法或者数据处理可能不够用了，需要更深层次的理解和更智能的工具。我正在寻找一本能够帮助我建立这种“智能”思维的书，它不一定需要提供具体的代码实现，但至少要能教会我如何构建一个能够理解和利用知识的系统。我对“基于知识”这一点非常好奇，它是否意味着需要我们首先拥有丰富的、结构化的知识，然后才能在此基础上构建智能系统？还是说，系统本身就具备一定的学习和提取知识的能力？书中会不会讨论知识的获取、表示、推理和管理等各个环节？我希望这本书能给我一个清晰的脉络，让我理解如何在复杂的信息环境中，设计出更具适应性和智能性的工程解决方案。

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这本书的书名“基于知识的智能信息与工程系统”一下子就抓住了我的眼球，因为我一直对“系统”这个概念很着迷，特别是那种能够自主学习、不断进化的系统。我之前的阅读经验主要集中在软件工程和信息系统设计领域，对于如何让这些系统变得“智能”一直感到困惑。市面上关于AI的书籍很多，但它们往往偏向于算法的介绍，而我更关注的是“知识”在其中扮演的角色。我希望这本书能够解释清楚，当我们将“知识”融入信息系统和工程设计时，会发生哪些根本性的变化？它是否意味着需要一种全新的系统架构，或者一种全新的设计范式？我特别想了解“基于知识”的系统在面对不确定性、模糊性以及不断变化的环境时，是如何做出决策的，以及它们是如何进行自我优化的。书中会不会提供一些关于如何构建能够理解上下文、进行常识推理，甚至具备一定创造力的系统的思路？我期待能够从中学习到如何设计出更具鲁棒性、更易于维护，并且能够真正赋予系统“智能”的工程实践。我希望这本书能给我带来一种“豁然开朗”的感觉，让我对未来信息系统和工程的发展方向有一个更清晰的认识。

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这本书的名字听起来就挺吸引人的，我一直在寻找那种能真正帮我理解“智能”背后原理的书。市面上很多讲AI的书，要么太概念化，要么太技术化，读起来总觉得隔靴搔痒。我希望这本书能深入浅出地讲解“知识”是如何被组织、被利用，最终构建出真正智能的信息系统和工程应用的。我特别想知道，它会如何解释“基于知识”这个核心概念，是会侧重于知识图谱、本体论，还是会包含更广泛的知识表示方法？而且，“智能信息与工程系统”这个范畴也足够大，它会涵盖哪些具体的应用领域？比如，是不是会讲到智能推荐系统、自然语言处理、智能制造、甚至是智能医疗？我对这些实际应用非常感兴趣，因为这能让我更直观地感受到书本理论的价值。我期待书中能提供一些实际的案例分析，让我看到这些“基于知识的智能系统”是如何在现实世界中解决复杂问题的，它们解决了哪些痛点，又带来了哪些效率的提升。同时，作为一个读者，我还需要一些方法论上的指导，比如如何设计、构建和评估这样的系统。这本书会不会提供一套系统的框架，帮助我从零开始理解并着手开发？我对这方面的期待很高，希望它能成为我学习和实践的有力助手，而不是一本只停留在理论层面的书。

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我最近在研究一些关于自动化和决策支持的课题，发现传统的规则型系统在处理复杂、多变的现实问题时显得力不从心。我听说“基于知识的智能信息与工程系统”是一个很有前景的方向，所以对这本书非常感兴趣。我希望这本书能帮我理解，如何将人类的专业知识、经验以及领域内的规则，有效地转化为机器能够理解和执行的形式，从而构建出更高级的智能系统。我不太关心那些纯粹的数学理论或者底层的算法实现，我更关注的是如何将“知识”转化为实际的系统能力。例如，它会不会介绍一些知识表示的方法，比如逻辑推理、语义网络、或者更现代的知识图谱技术？这些知识是如何被用来驱动信息系统的，又是如何应用于工程设计和控制中的？我特别想知道，书中会不会探讨一些具体的应用场景，比如如何利用知识来改进产品的设计流程、优化生产过程、或者提升服务质量。我希望这本书能给我提供一些可行的思路和方法，让我能够将“基于知识”的理念应用到我自己的研究和工作中，创造出更智能、更高效的工程解决方案。

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