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出版者:Springer London Ltd

作者:Wagner, Henry N.

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2009-1

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9781848003071

丛书系列:

图书标签:

• 脑
• 脑成像
• 神经科学
• 医学影像
• 认知神经科学
• 神经心理学
• 功能性磁共振成像
• 脑电图
• PET扫描
• 神经疾病
• 神经解剖学

好的，以下是一本关于“量子物理学基础及其前沿应用”的图书简介，内容详实，不涉及“Brain Imaging”或任何与人工智能相关的痕迹。 --- 量子纠缠与信息革命：从基础原理到前沿应用 导言：开启微观世界的奥秘之门 在二十世纪初，物理学迎来了最深刻的变革——量子力学的诞生。它彻底颠覆了我们对物质、能量以及实在本质的经典认知。本书《量子纠缠与信息革命：从基础原理到前沿应用》旨在为读者构建一座坚实的桥梁，连接宏观世界的直观经验与微观粒子的奇特行为。我们不仅深入探讨了量子力学的核心概念，更着重解析了当代物理学中最激动人心的领域：量子信息科学及其可能引发的下一代技术革命。 本书面向具有扎实微积分和线性代数基础的物理、数学、计算机科学以及工程学专业的学生、研究人员和对现代物理学有浓厚兴趣的专业人士。我们力求在保持严谨性的同时，用清晰的语言阐述复杂的概念，使读者能够从数学框架上理解量子现象的本质，并展望其在计算、通信和精密测量中的巨大潜力。 第一部分：量子力学的基石与数学结构 本书的第一部分将读者带入量子世界的数学框架之中，这是理解一切高级主题的基础。 第一章：波粒二象性与基本概念重塑 本章从历史角度回顾了光电效应、黑体辐射和原子光谱等关键实验，这些实验无可辩驳地证明了经典物理学的局限性。随后，我们引入了普朗克常数、物质波（德布罗意波长）等核心概念，阐述了粒子如何同时表现出波的特性。重点讨论了不确定性原理（Heisenberg Uncertainty Principle），并从数学上定义了动量和位置算符的对易关系，强调了观测行为对量子态的不可避免的扰动。 第二章：态矢、希尔伯特空间与算符代数 量子态不再由确定的位置和动量描述，而是由抽象的态矢量（State Vector）表示，存在于一个高维的希尔伯特空间（Hilbert Space）中。本章详细介绍了狄拉克符号（Bra-Ket Notation）的使用方法，这是描述量子态的标准语言。我们深入讲解了如何构造一个有限维系统的希尔伯特空间（例如双态系统，即量子比特qubit的基础），并定义了描述可观测量的厄米算符（Hermitian Operators）。本章的数学重点在于理解算符的本征值（测量结果的可能值）和本征态（测量后的系统状态）。 第三章：薛定谔方程与时间演化 如果说态矢量描述了某一瞬间的状态，那么薛定谔方程（Schrödinger Equation）则描述了系统如何随时间演化。本章首先阐述了定态薛定谔方程及其在势阱、谐振子等一维势场问题中的应用。随后，重点分析了含时薛定谔方程，引入了时间演化算符（Time Evolution Operator），并讨论了如何利用矩阵对角化方法求解特定系统的演化路径。我们还将探讨概率诠释（Born Rule）在时间演化中的体现。 第四章：角动量与自旋的量子化 角动量是自然界中一个极其重要的守恒量。本章专门研究了轨道角动量和内禀角动量——自旋（Spin）。我们详细推导了角动量算符的对易关系，并展示了自旋的量子化特性，特别是电子的$pm 1/2$自旋态。通过引入泡利矩阵（Pauli Matrices），本章为后续的量子计算部分奠定了矩阵表示的基础。 第二部分：量子信息的核心：纠缠与计算 第二部分是本书的重点，它将理论物理与信息科学的前沿交叉领域紧密结合。 第五章：多粒子系统与量子纠缠的诞生 当两个或多个粒子共享一个复合量子系统时，其描述需要用到张量积（Tensor Product）来构建更大的希尔伯特空间。本章深入探讨了可分离态（Separable States）与纠缠态（Entangled States）的区别。通过构造和分析贝尔态（Bell States），读者将直观理解“鬼魅般的超距作用”——尽管信息的传递速度并未超光速，但关联的即时性是量子世界的核心特征。我们引入了纠缠度量，如纠缠熵。 第六章：量子比特（Qubit）与量子逻辑门 如果经典信息的基本单元是比特（0或1），那么量子信息的基本单元是量子比特（Qubit）。本章详细解释了量子比特如何通过叠加态实现指数级的信息编码能力。本节的核心是量子逻辑门，它们是酉矩阵（Unitary Matrices），用于对量子态进行操作。我们详细介绍了单比特门（如泡利门、哈达玛门H门）和多比特门（如CNOT门），并展示了如何利用这些基本门来构造更复杂的量子算法单元。 第七章：量子计算模型与算法 本章将理论知识应用于实际的计算模型。我们对比了经典图灵机与量子电路模型，并重点分析了几个里程碑式的量子算法。首先是Deutsch-Jozsa算法，它展示了量子并行性的初步威力。随后，我们详细剖析了Shor算法（用于大数因式分解）的核心思想，并探讨了Grover搜索算法（用于无序数据库搜索）的二次加速优势。本章强调了量子纠错码（Quantum Error Correction Codes）在维持量子相干性方面的重要性。 第三部分：前沿应用与未来展望 本书的最后部分着眼于量子信息科学如何正在改变通信和测量技术。 第八章：量子通信与安全 量子力学为通信安全提供了理论上不可破解的保障。本章专注于量子密钥分发（QKD）技术，特别是BB84协议。我们解释了如何利用量子态的不可克隆定理（No-Cloning Theorem）和测量扰动原理来检测窃听行为。此外，本章还介绍了量子隐形传态（Quantum Teleportation）的原理，它依赖于预先共享的纠缠对来实现量子态的传输，而不是能量或物质的传输。 第九章：量子精密测量（Quantum Metrology） 量子系统对外部环境的微小变化极其敏感，这一特性被用于开发超越经典极限的精密测量工具。本章介绍了如何利用压缩态（Squeezed States）和纠缠态来克服标准量子极限（SQL），实现无噪声测量。我们将探讨其在重力波探测、原子钟精度提升以及磁共振成像增强方面的潜在应用。 结语：通往量子霸权的征程 总结全书，本书描绘了从基础理论到工程实现的完整路径。量子技术正处于从实验室走向实际应用的临界点。尽管实现通用、容错的量子计算机仍面临巨大的工程挑战（如退相干问题），但基于特定任务的量子模拟器和专用量子设备已初露锋芒。我们鼓励读者，作为新一代的科学探索者，积极投身于这一激动人心的领域，共同塑造信息时代的未来。 --- 附录： A. 线性代数回顾（算符、矩阵范数、张量积） B. 常用量子态与算符表 C. 参考文献与推荐阅读列表

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这本书的深度和广度都超出了我的预期。《Brain Imaging》这本书并非仅仅罗列各种成像技术的优缺点，而是将其置于更广阔的科学和医学背景下进行审视。作者对于磁共振成像（MRI）的讲解，从基础的梯度回波到更复杂的脉冲序列，都做了细致入微的介绍。他详细解释了T1加权、T2加权和质子密度加权成像的区别，以及它们如何反映大脑组织的不同特性。我特别赞赏他对MRI在神经退行性疾病研究中的作用的探讨，例如如何通过MRI检测脑萎缩、白质病变和脑梗塞，以及这些影像学发现如何帮助早期诊断和疾病进展的监测。书中还涉及了脑成像技术在精神病学领域的应用，比如使用fMRI研究抑郁症、焦虑症和精神分裂症的脑功能异常。作者对这些研究的描述，既包含了科学的严谨性，也充满了对患者痛苦的理解和对治疗前景的希望。他对于个体差异性的强调也让我印象深刻，他解释了大脑的结构和功能在不同个体之间存在显著差异，以及脑成像技术如何帮助我们理解这些差异与行为、认知和疾病之间的关系。此外，他还对脑成像数据的可视化技术做了介绍，展示了如何将复杂的脑活动数据转化为易于理解的图像和图表，这对于非专业读者来说尤为重要。

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《Brain Imaging》这本书给我带来的最大震撼是，它将复杂的脑成像技术以一种极其精妙的方式，与我们日常生活中最基本的认知功能联系起来。作者对功能性磁共振成像（fMRI）的讲解，不仅包括了其基本原理，如BOLD信号的测量，还深入探讨了它在研究记忆形成、学习过程和注意力机制中的广泛应用。我特别被书中对“工作记忆”的神经基础的研究案例所吸引，作者解释了fMRI如何揭示前额叶皮层在维持和操纵信息中的关键作用，以及这些发现如何帮助我们理解认知控制的机制。书中还讨论了脑成像技术在精神病学领域的应用，例如使用fMRI来研究抑郁症、焦虑症和精神分裂症的脑功能异常。作者对这些研究的描述，既包含了科学的严谨性，也充满了对患者痛苦的理解和对治疗前景的希望。他对于个体差异性的强调也让我印象深刻，他解释了大脑的结构和功能在不同个体之间存在显著差异，以及脑成像技术如何帮助我们理解这些差异与行为、认知和疾病之间的关系。

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这本书的封面设计就足够吸引人，一种深邃的蓝色背景，上面流淌着复杂的神经元网络图案，仿佛直接将我们拉入了大脑的神秘世界。我一直对人类的思维、记忆和情感的生物学基础充满好奇，而《Brain Imaging》这本书似乎提供了一个非常详尽的答案。翻开第一页，作者就以一种引人入胜的笔触，描述了大脑作为宇宙中最复杂的已知结构，其工作机制的精妙之处。他没有一开始就陷入晦涩的术语，而是从人类对大脑的早期认知说起，循序渐进地介绍了各种早期探测大脑活动的尝试，比如脑电图（EEG）的发展，以及它是如何让我们窥探大脑电活动的一瞥。接着，作者巧妙地过渡到了现代脑成像技术，比如功能性磁共振成像（fMRI），他详细解释了fMRI的工作原理，以及它如何通过测量大脑血氧水平依赖（BOLD）信号来推断大脑的活动区域。他对fMRI的解释非常到位，即使是对生物医学工程领域不甚了解的读者，也能通过他的描述理解其核心概念。书中还穿插了一些著名的脑科学实验案例，比如弗雷德里克·巴特利特关于记忆重构的研究，以及亨利·莫莱森（H.M.）的案例，这些案例不仅增加了阅读的趣味性，也让抽象的科学理论变得生动具体。我尤其喜欢作者在描述fMRI的局限性时所持的态度，他并没有回避技术上的挑战，比如空间分辨率和时间分辨率的权衡，以及信号噪声的问题，反而借此探讨了科学家们如何不断改进技术，以更精准地理解大脑。整本书的叙事节奏把握得很好，既有宏观的理论阐述，也有微观的技术细节，让读者在享受知识的同时，也能感受到科学探索的魅力。

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这本书给我留下的最深刻印象是其高度的学术严谨性和对细节的极致追求。《Brain Imaging》这本书并非泛泛而谈，而是对每一种成像技术都进行了深入的剖析。作者对事件相关电位（ERP）的讲解，从其历史渊源到其在认知神经科学中的广泛应用，都做了详尽的阐述。他解释了ERP是如何通过测量大脑对特定刺激的电生理反应来研究认知过程的，并详细介绍了P300、N400等经典的ERP成分及其解释。我特别欣赏他对ERP在研究注意、决策和语言理解中的应用案例的描述，以及如何通过ERP的波形特征来推断大脑的认知加工过程。书中还讨论了脑成像技术在临床医学中的重要作用，比如如何利用fMRI和PET来诊断和治疗脑肿瘤、中风和创伤性脑损伤。作者对这些临床应用的介绍，不仅仅是技术的堆砌，更包含了对患者康复的关怀和对医学进步的期盼。他强调了脑成像技术作为一种无创的诊断工具，在提高诊断准确率和优化治疗方案方面的重要意义。此外，书中还涉及了脑成像数据分析的挑战，例如如何处理高维数据、如何进行多重比较校正以及如何避免伪影，这些都展示了该领域研究的复杂性和科学家的严谨性。

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这本书的叙述方式让我印象深刻，作者以一种非常人性化的视角，讲述了脑成像技术如何帮助我们理解人类的情感、动机和行为。他对功能性磁共振成像（fMRI）的讲解，不仅仅是技术的堆砌，更是将其置于更广阔的认知和情感背景下进行审视。他详细解释了fMRI如何应用于研究奖赏系统、恐惧反应以及同情心等情感体验的神经基础。我尤其被书中对“情绪调节”的研究案例所吸引，作者解释了fMRI如何揭示前额叶皮层在抑制和控制负面情绪中的关键作用，以及这些发现如何帮助我们理解应对压力和负面情绪的策略。书中还讨论了脑成像技术在临床医学中的应用，例如如何利用fMRI来诊断和治疗脑肿瘤、中风和创伤性脑损伤。作者对这些临床应用的介绍，不仅仅是技术的堆砌，更包含了对患者康复的关怀和对医学进步的期盼。他强调了脑成像技术作为一种无创的诊断工具，在提高诊断准确率和优化治疗方案方面的重要意义。此外，书中还涉及了脑成像数据分析的挑战，例如如何处理高维数据、如何进行多重比较校正以及如何避免伪影，这些都展示了该领域研究的复杂性和科学家的严谨性。

评分☆☆☆☆☆

《Brain Imaging》这本书给我带来的不仅仅是知识的启迪，更是一种对科学探索精神的敬佩。作者以一种非常生动的方式，描绘了脑成像技术从无到有、从简到繁的发展历程。他详细介绍了脑磁图（MEG）的工作原理，解释了MEG如何通过探测大脑神经元活动产生的微弱磁场来研究大脑的功能。我对MEG在研究癫痫、运动皮层激活以及早期儿童大脑发育方面的应用尤为感兴趣。书中还讨论了脑成像技术在认知神经科学中的核心地位，比如如何利用fMRI来研究工作记忆、注意力以及语言加工的神经机制。作者对这些研究的介绍，清晰地阐述了实验范式、数据采集和统计分析的步骤，让读者能够理解科学家们是如何设计实验来“读取”大脑的。我尤其欣赏他对脑成像数据解释的审慎态度，他强调了相关性不等于因果性，以及如何通过多模态成像和行为实验来更准确地推断大脑活动的功能意义。书中还穿插了对脑成像技术伦理问题的探讨，比如数据隐私、误读信息的风险以及技术滥用的可能性，这使得这本书的讨论更加全面和深入。作者在结尾部分还对未来脑成像技术的发展方向进行了展望，比如更高的时间和空间分辨率、无创的实时监测技术以及与人工智能的深度融合，这些都让我对未来的脑科学研究充满了期待。

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《Brain Imaging》这本书的独特之处在于，它将复杂的脑成像技术与深刻的哲学思考相结合。作者以一种引人入胜的叙事方式，探讨了我们如何通过这些技术来理解意识、记忆和自由意志等抽象概念。他详细介绍了功能性磁共振成像（fMRI）在研究情绪调控、社会认知和道德判断中的应用，以及这些研究如何帮助我们理解人类行为的神经基础。我特别被书中对“心智理论”（Theory of Mind）的研究案例所吸引，作者解释了fMRI如何揭示大脑中与理解他人意图和信念相关的区域，以及这些能力在社会交往中的重要性。书中还讨论了脑成像技术在学习障碍和发育迟缓儿童诊断与干预中的应用，以及如何通过个性化的脑成像数据来制定更有效的教育和治疗方案。他强调了脑成像技术作为一种“观察”大脑的窗口，为我们提供了前所未有的机会来理解人类认知和行为的神经机制。作者在描述这些应用时，并没有回避技术的局限性，例如个体差异、实验控制的难度以及数据的多模态整合等问题，反而借此探讨了科学家们如何不断创新和改进研究方法。

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当我翻开《Brain Imaging》这本书时，我立刻被其引人入胜的开篇所吸引。作者并没有直接抛出冷冰冰的科学定义，而是从人类对大脑的永恒好奇心出发，引出了脑成像技术的发展。他对脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）的介绍，详细解释了它们如何测量大脑的电生理活动，以及在研究睡眠、意识状态和癫痫等方面的重要作用。我特别欣赏他对MEG在研究特定脑区激活模式以及感知和运动过程中神经动力学方面的应用案例的描述，这些案例生动地展示了MEG在揭示大脑快速生理过程中的优势。书中还深入探讨了脑成像技术在疾病早期诊断和预后评估中的应用，比如如何利用PET来检测脑肿瘤的代谢活性，或者如何利用fMRI来预测脑损伤后的恢复情况。作者对这些临床应用的介绍，不仅仅是技术的堆砌，更包含了对患者病情的关怀和对医学进步的期盼。他强调了脑成像技术作为一种无创的诊断工具，在提高诊断准确率和优化治疗方案方面的重要意义。此外，书中还涉及了脑成像数据分析的挑战，例如如何处理高维数据、如何进行多重比较校正以及如何避免伪影，这些都展示了该领域研究的复杂性和科学家的严谨性。

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《Brain Imaging》这本书给我的最大感受是，它不仅仅是一本关于技术原理的科普读物，更是一部关于人类探索自身奥秘的宏大叙事。作者的文笔非常流畅，即使是在描述复杂的神经科学概念时，也能够用一种通俗易懂、引人入胜的方式来呈现。他没有采用枯燥的教科书式语言，而是通过讲述科学家们在研究过程中遇到的挑战、突破以及对大脑理解的逐步深化，将整个学科的发展历程娓娓道来。我尤其被书中关于功能连接和有效连接的章节所吸引，作者解释了这些概念如何帮助我们理解大脑不同区域之间是如何协同工作的，以及网络分析在精神疾病研究中的潜在应用。他对早期脑成像技术，如计算机断层扫描（CT）的介绍，也充满了人文关怀，他强调了CT在脑损伤诊断和治疗中的重要作用，以及它如何改变了医学影像学的面貌。书中还讨论了大脑成像技术在心理学研究中的广泛应用，例如通过fMRI研究情绪、决策和学习的神经机制。作者在解释这些应用时，并没有停留在表面，而是深入探讨了实验设计、数据分析的挑战，以及如何将脑成像数据与行为学数据相结合，以获得更全面的解释。他甚至还展望了未来脑成像技术的发展方向，比如更高分辨率的成像、更精准的追踪技术，以及如何将其与基因组学、蛋白质组学等其他组学数据相结合，以期在更深层次上理解生命。

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初读《Brain Imaging》这本书，我最先被其极其严谨的科学逻辑和清晰的结构所折服。作者显然是位在该领域深耕多年的专家，他将极其复杂的大脑成像技术，如正电子发射断层成像（PET）和扩散张量成像（DTI），以一种逻辑递进、层层深入的方式展现在读者面前。他对PET的讲解，不仅包括了其基本原理，如放射性示踪剂的注射、衰变和探测，还深入探讨了不同示踪剂在诊断特定疾病，如阿尔茨海默症或帕金森病中的应用。他对DTI的阐述更是令人惊叹，他详细解释了DTI如何通过测量水分子在白质纤维束中的各向异性扩散来绘制神经通路，并展示了这些连接图在理解大脑结构连接性和疾病影响方面的价值。我特别欣赏书中对于数据处理和分析方法的介绍，作者并没有回避统计学和算法在脑成像数据解读中的关键作用，反而详细介绍了诸如独立成分分析（ICA）和通用线性模型（GLM）等常用技术，以及它们如何从原始数据中提取有意义的信息。他还在书中穿插了对不同成像模态的比较分析，比如fMRI、EEG和MEG之间的优劣势，以及它们在研究不同时间尺度和空间尺度的神经活动时的适用性。这种全面的视角，让读者能够对整个脑成像领域有一个更为立体和深刻的认识。此外，书中还引用了大量最新的研究成果，并配以精美的脑成像图例，这些图例直观地展示了大脑活动的区域和网络，极大地增强了阅读的理解度和吸引力。

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