本書由數(shù)學(xué)家Bernhardt撰寫，用簡明的數(shù)學(xué)語言來描述量子世界，只要求讀者具備高中數(shù)學(xué)知識。書中從量子計算的基本單位——量子比特開始，然后討論量子比特測量、量子糾纏和量子密碼學(xué)。之后回顧了經(jīng)典計算中的標(biāo)準(zhǔn)主題—比特、門和邏輯，并描述了EdwardFredkin獨創(chuàng)的臺球計算機(jī)。*后定義了量子門，考慮量子算法的速度，

量子機(jī)器學(xué)習(xí)是物理學(xué)與計算機(jī)科學(xué)交叉的研究領(lǐng)域，它利用量子計算具有的天然并行的優(yōu)點來改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)昂貴的經(jīng)典算法的經(jīng)典方法。本書較全面地討論了經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)與量子機(jī)器學(xué)習(xí)理論與框架以及最近的研究動態(tài)，盡可能涵蓋經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，也包括最前沿的重要研究方向和成果介紹，并涉及最前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)在物理學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用�？勺鳛槔砉た�

《量子計算：基于半導(dǎo)體量子點》以清晰的物理圖像和豐富的實驗結(jié)果比較全面地介紹了基于半導(dǎo)體量子點激子的量子計算和量子信息方面的新研究進(jìn)展。全書共分8章，第1章和第2章是半導(dǎo)體量子點形貌結(jié)構(gòu)和基本特性的簡要介紹；第3章至第5章是關(guān)于激子量子比特旋轉(zhuǎn)和量子邏輯運算等量子計算方面的研究進(jìn)展；第6章至第8章則是關(guān)于激子復(fù)合單光子

集成電路規(guī)模的擴(kuò)展以及計算機(jī)體系架構(gòu)從單核系統(tǒng)到多核系統(tǒng)的演進(jìn)，共同推動了處理能力的大幅提升，迅速將片上聚合帶寬擴(kuò)展到了太比特／秒量級，因此，須相應(yīng)地提高芯片間的數(shù)據(jù)傳輸量，使其不會限制整個系統(tǒng)的性能。提高芯片間通信帶寬的兩種常規(guī)方法包括提高每通道數(shù)據(jù)速率以及I/O數(shù)量�！陡咚俟庾踊ミB》討論了與擴(kuò)展I/O數(shù)據(jù)速率相關(guān)的

本書可為人工智能、計算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、自動化技術(shù)等領(lǐng)域及其交叉領(lǐng)域中從事量子計算、進(jìn)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)應(yīng)用研究的技術(shù)人員提供參考，也可作為相關(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生教材，其中前四部分為基礎(chǔ)理論適合本科生使用，后四部分為高階算法適合研究生使用。

本書分模糊計算、神經(jīng)計算、進(jìn)化計算和群智能計算4個單元，介紹了目前常用智能計算方法的概念、原理、模型及其典型應(yīng)用實例。

本教材立足于實際工程應(yīng)用需求，較為全面、系統(tǒng)地介紹智能計算與信息處理的基本概念、發(fā)展現(xiàn)狀、主要方法和基本應(yīng)用。全書共分6章，以作者多年來在智能計算與信息處理領(lǐng)域的教學(xué)工作、科研成果為基礎(chǔ)，全面討論了知識與信息的表示、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、不確定信息處理、群智能算法、云計算和大數(shù)據(jù)等內(nèi)容。 本教材可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用

本書的內(nèi)容包括支持向量機(jī)概述、支持向量分類機(jī)模型、加權(quán)支持向量分類機(jī)算法、線性支持向量分類機(jī)數(shù)據(jù)擾動分析、非線性支持向量分類機(jī)數(shù)據(jù)擾動分析、線性支持向量回歸機(jī)的數(shù)據(jù)擾動分析。本書內(nèi)容豐富，深入淺出。為使數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不同的讀者都能較好地對本門知識建立起概貌，結(jié)合自己的領(lǐng)域?qū)嶋H應(yīng)用該門知識，本書特別重視的是：結(jié)合簡單、典型的實

高性能計算水平體現(xiàn)一個國家的科技綜合實力，是國家創(chuàng)新體系的重要組成部分，是發(fā)達(dá)國家爭奪的戰(zhàn)略制高點。本書全面闡述國家高性能計算環(huán)境(中國國家網(wǎng)格)，共分4篇。綜述篇重點介紹發(fā)展歷程與國際類似環(huán)境；計算資源與技術(shù)篇詳細(xì)介紹超級計算基礎(chǔ)設(shè)施和核心技術(shù)；應(yīng)用與成果篇介紹4個應(yīng)用社區(qū)和100個典型應(yīng)用成果案例以及入圍戈登·貝爾

本書將研究簡潔式群智能算法，在傳統(tǒng)群智能計算算法的基礎(chǔ)上，改進(jìn)現(xiàn)有的群智能計算優(yōu)化算法，讓原有的算法中融入新的數(shù)學(xué)方法和思路；設(shè)計新的簡潔式智能優(yōu)化算法，并采用結(jié)合搜索方法來提高算法的收斂效率，減少其對計算機(jī)硬件資源的依賴，達(dá)到同樣或者更好的優(yōu)化結(jié)果。本文將從減少計算量和節(jié)約運行空間兩個角度來設(shè)計和實現(xiàn)整個課題。