Quantum Annealing And Related Optimization Methods pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Das, Arnab (EDT)/ Chakrabarti, Bikas K. (EDT)

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:

价格:79.95

装帧:HRD

isbn号码:9783540279877

丛书系列:

图书标签:

量子退火
优化算法
组合优化
量子计算
机器学习
物理学
计算机科学
运筹学
人工智能
启发式算法

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

优化算法与计算范式的前沿探索图书简介本书旨在深入探讨当代计算科学与运筹学领域中，那些超越传统确定性方法和经典概率模型的、具有颠覆性潜力的优化算法、新型计算范式及其在复杂系统中的应用。全书结构严谨，内容涵盖了从理论基础构建到前沿技术实践的多个层面，力求为读者提供一个全面而深刻的视角，以理解和驾驭下一代计算工具。本书首先从复杂系统建模与非凸优化的挑战入手，详细剖析了现实世界中大量关键问题——例如大规模组合优化、资源分配、机器学习中的高维非凸损失函数最小化——的内在数学结构。我们强调了传统梯度下降方法在面对崎岖能量地形、平坦区域以及指数级解空间时的局限性。核心部分聚焦于随机性与启发式搜索方法的精细化。我们不再满足于简单的模拟退火，而是转向更具针对性和高效性的随机搜索策略。书中详尽介绍了动态系统模拟方法，这些方法通过引入精确调控的噪声和温度调度机制，旨在更有效地遍历解空间，规避局部最优陷阱。这部分内容深入探讨了各种蒙特卡洛方法（Monte Carlo methods）的变种，例如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在高维分布采样的应用，以及如何利用重要性抽样和自适应接受/拒绝准则来提高收敛速度和样本质量。随后，本书将视角转向信息物理系统中的计算，重点探讨那些利用物理或类物理过程来加速计算的方法。一个关键主题是随机网络与物理退火过程。我们分析了这些系统如何编码优化问题，并通过其自然演化过程来逼近最优解。这不仅涉及对基础物理原理的理解，更重要的是如何设计耦合结构和能量函数，使得系统的基态（最低能量状态）对应于我们期望求解问题的最优解。书中包含了对非线性动力学在优化中的应用的深入讨论，展示了如何通过对非线性微分方程组的求解来完成复杂的约束满足问题。本书的另一大支柱是图论与网络科学在优化中的体现。我们详细考察了如何将复杂的组合优化问题（如旅行商问题、最大割问题）映射到特定的物理系统模型或抽象网络结构上。这包括对Ising模型及其变体在解决约束满足问题中的应用、图嵌入技术的最新进展，以及如何利用网络拓扑结构加速信息传播和全局协调。我们对图神经网络（GNNs）在处理非欧几里得数据和结构化问题时展现出的潜力进行了详尽的阐述，特别是在如何将物理系统的演化规则融入到GNN的层级结构中，以实现更高效的结构感知优化。在新型计算架构的章节中，本书超越了冯·诺依曼结构的限制，探讨了类脑计算与脉冲神经网络（SNNs）在处理序列决策和优化路径规划中的优势。我们分析了脉冲编码的效率及其在能效方面的潜力，并详细论述了如何设计SNN模型来模拟启发式搜索中的“跳跃”和“探索”行为。此外，本书还对量子启发式算法（Quantum-Inspired Heuristics）进行了全面的评估，这些算法虽然不直接依赖于量子硬件，但其设计灵感来源于量子力学原理，例如利用叠加态或纠缠概念来指导经典搜索过程，从而在计算复杂性上取得突破。最后，本书聚焦于应用实践与性能评估。我们提供了针对组合优化、组合结构设计、以及大规模资源调度等实际工程问题的案例研究。这些案例展示了如何系统地选择、配置和调优所述的优化方法。评估部分强调了稳健性分析、复杂度量化以及与现有基准算法的性能对比，确保读者不仅了解“如何做”，更能理解在特定约束条件下“为什么”选择这种方法。本书旨在培养读者批判性地评估新兴优化工具的能力，并将其应用于解决当前科学研究和工业界面临的最棘手挑战。