Covering both theory and progressive experiments, Quantum Computing: From Linear Algebra to Physical Realizations explains how and why superposition and entanglement provide the enormous computational power in quantum computing. This self-contained, classroom-tested book is divided into two sections, with the first devoted to the theoretical aspects of quantum computing and the second focused on several candidates of a working quantum computer, evaluating them according to the DiVincenzo criteria. Topics in Part I Linear algebra Principles of quantum mechanics Qubit and the first application of quantum information processing-quantum key distribution Quantum gates Simple yet elucidating examples of quantum algorithms Quantum circuits that implement integral transforms Practical quantum algorithms, including Grover's database search algorithm and Shor's factorization algorithm The disturbing issue of decoherence Important examples of quantum error-correcting codes (QECC) Topics in Part II DiVincenzo criteria, which are the standards a physical system must satisfy to be a candidate as a working quantum computer Liquid state NMR, one of the well-understood physical systems Ionic and atomic qubits Several types of Josephson junction qubits The quantum dots realization of qubits Looking at the ways in which quantum computing can become reality, this book delves into enough theoretical background and experimental research to support a thorough understanding of this promising field.
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这本书的阅读体验,就像是在攀登一座知识的高峰,每爬升一个平台,眼前的景色就开阔一分,但同时也能感受到更高处空气的稀薄和挑战的艰巨。我特别欣赏作者处理“容错量子计算”这一前沿难题时的坦诚态度。他没有回避当前技术面临的巨大噪声和退相干挑战,反而将其视为驱动创新的核心动力。书中详述了几种主要的纠错码——比如表面码(Surface Codes)的构建逻辑和其对物理比特要求的量化分析——展示了作者扎实的工程背景。与我之前读过的几本侧重于纯数学推导的量子力学教材不同,这本书非常注重实际硬件架构的限制与可能性。作者对超导环路、离子阱以及拓扑量子计算这几种主流技术路径的优缺点进行了细致入微的对比,分析了它们各自在实现高保真度门操作上的瓶颈。这种脚踏实地的分析,使得这本书的实用价值大大提升,它不仅仅是描绘一个美好的愿景,更是指导工程师和研究人员如何在当前的物理约束下,一步步逼近那个目标。读完这些章节,我感觉自己对量子计算的“工程化”进程有了更为清醒和成熟的认识。
评分这本书的排版和图示设计,也体现出一种对读者的尊重。那些复杂的张量网络图、电路图和物理示意图,无一不是精心绘制,线条清晰,标注准确,这在处理多维度的量子态时起到了至关重要的辅助作用。我注意到,作者在解释**量子密码学**,特别是量子密钥分发(QKD)的原理时,非常注重安全性证明的严谨性。他没有仅仅停留在BB84协议的表层描述,而是深入到了信息论层面对其不可窃听性的数学证明。这种对细节的执着追求,使得这本书不仅仅是知识的传递,更是一种专业素养的培养。更难能可贵的是,作者在最后几章对量子计算的伦理和社会影响进行了前瞻性的探讨,他提出了关于算法偏见、数据隐私以及超级计算能力集中化的潜在风险。这种将技术发展与社会责任紧密结合的写作方式,让这本书的格局一下子打开了,它不再仅仅是一本关于“如何构建量子计算机”的书,而是一本关于“我们应该如何运用量子计算”的深度思考录。
评分翻开《量子计算》这本书,我立刻被作者那种深邃的洞察力和清晰的逻辑结构所吸引。它并非一本简单的科普读物,更像是一份精心绘制的蓝图,带领读者穿越传统计算的边界,深入到量子世界那令人心驰神往的领域。书中对量子比特(Qubit)的介绍,简直是教科书级别的典范,它没有停留在晦涩的数学公式堆砌,而是巧妙地运用类比和生动的实例,将叠加态和纠缠这两个核心概念阐释得淋漓尽致。我记得有一章专门讨论了量子电路的设计,作者对于如何将抽象的量子门操作转化为实际的物理实现路径,进行了详尽的论述,这种从理论到实践的无缝衔接,极大地增强了我的理解深度。特别是对于Shor算法和Grover算法的剖析,作者没有满足于给出结论,而是花了大量篇幅追溯了它们诞生的思想脉络,这种对“为什么”的深究,远比单纯知道“是什么”要来得更有价值。读完这部分,我感觉自己仿佛站在了通往未来计算的十字路口,对那尚未完全解锁的巨大潜力充满了敬畏与期待。这本书的行文风格是严谨中带着一种哲学思辨的美感,让人在学习硬核知识的同时,也不禁沉思计算本质的意义。
评分这本书的叙事节奏和语言运用,充满了古典的韵味和学术的厚重感,但读起来却丝毫不觉沉闷,这得益于作者高超的结构组织能力。全书的逻辑递进层次分明,从基础的线性代数回顾开始,逐步引入量子力学的基本公设,然后构建到量子信息论的核心框架,最后才迈入具体的计算模型和应用。这种由浅入深的组织方式,极大地照顾了不同背景的读者。尤其让我印象深刻的是,作者在介绍量子傅里叶变换(QFT)时,并没有直接跳到矩阵表达,而是先用了一种类比于经典FFT的思维方式来铺垫,这使得QFT的指数级加速优势显得尤为直观和有力。此外,本书对量子退火(Quantum Annealing)与通用量子计算(Gate-based QC)之间的关系也有独到的见解,它将两者置于一个更广阔的优化问题解决光谱中进行考察,而非简单地将其中一个视为另一个的替代品。整本书读下来,仿佛完成了一次系统的、全景式的思想洗礼,它教会了我如何用更“量子”的思维去审视和拆解复杂问题。
评分我必须承认,这本书的难度是相当高的,它要求读者具备一定的数学基础,但其对概念的精炼阐释,无疑为那些愿意投入精力的读者提供了无与伦比的回报。作者在阐述**量子机器学习**前沿领域时,采取了一种批判性的视角。他不仅详细介绍了量子支持向量机(QSVM)和量子神经网络(QNN)的理论框架,更严肃地讨论了“量子优势”在这些特定应用场景下是否真的存在,以及所谓的“量子霸权”在实际商业价值上的局限性。这种不盲目乐观、实事求是的态度,让我对那些充斥着夸大宣传的行业噪音保持了警惕。书中对于哈密顿量模拟的章节尤为精彩,它深入探讨了如何利用量子计算机模拟复杂的分子结构和材料特性,这部分内容不仅学术性强,更蕴含着对未来药物研发和新能源探索的深远影响。作者在每一个关键转折点上,都会适当地插入一些历史脚注,交代某项重要发现的背景,这使得冰冷的理论拥有了人性的温度,让我看到了科学发展史上的曲折与坚持。
评分这本十分适合入门,里面推导和讲解都十分好理解。量子计算入门十分好的参考读物,知识铺垫的比较好,相对于Nielsen & Chuang的那本量子计算和量子信息好入门。
评分入坑好物 比Nielsen & Chuang更适合初学
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