《量子計算與編程入門》是關于量子計算與編程入門的專業(yè)書籍，《量子計算與編程入門》詳細介紹了量子計算的背景知識、基礎概念、實現(xiàn)的硬件基礎和一些重要量子算法的編程�！读孔佑嬎闩c編程入門》共5章，主要內容包括：背景知識、量子計算基礎、量子計算機硬件基礎、量子算法與編程、量子計算前沿話題，書末附有量子計算數(shù)學基礎、量子編程工具

本書由戈登·貝爾獎獲得者及其團隊撰寫，為高性能計算的入門讀者構建了多路徑的學習曲線，夯實基礎的同時注重培養(yǎng)實踐技能。書中首先介紹基礎知識，包括執(zhí)行模型、體系結構、性能度量、商品集群等；接著講解吞吐量計算、共享內存計算、消息傳遞計算和加速GPU計算，圍繞這些模型的概念、細節(jié)及編程實踐展開討論；然后引導讀者構建重要的程序，

本書由數(shù)學家Bernhardt撰寫，用簡明的數(shù)學語言來描述量子世界，只要求讀者具備高中數(shù)學知識。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。之后回顧了經(jīng)典計算中的標準主題—比特、門和邏輯，并描述了EdwardFredkin獨創(chuàng)的臺球計算機。*后定義了量子門，考慮量子算法的速度，

量子機器學習是物理學與計算機科學交叉的研究領域，它利用量子計算具有的天然并行的優(yōu)點來改進機器學習昂貴的經(jīng)典算法的經(jīng)典方法。本書較全面地討論了經(jīng)典機器學習與量子機器學習理論與框架以及最近的研究動態(tài)，盡可能涵蓋經(jīng)典機器學習基礎知識，也包括最前沿的重要研究方向和成果介紹，并涉及最前沿的機器學習在物理學領域的應用�？勺鳛槔砉た�

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

集成電路規(guī)模的擴展以及計算機體系架構從單核系統(tǒng)到多核系統(tǒng)的演進，共同推動了處理能力的大幅提升，迅速將片上聚合帶寬擴展到了太比特／秒量級，因此，須相應地提高芯片間的數(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。《高速光子互連》討論了與擴展I/O數(shù)據(jù)速率相關的

本書可為人工智能、計算機科學、信息科學、自動化技術等領域及其交叉領域中從事量子計算、進化算法、機器學習及相關應用研究的技術人員提供參考，也可作為相關專業(yè)研究生和高年級本科生教材，其中前四部分為基礎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、模型及其典型應用實例。

本教材立足于實際工程應用需求，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、主要方法和基本應用。全書共分6章，以作者多年來在智能計算與信息處理領域的教學工作、科研成果為基礎，全面討論了知識與信息的表示、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、不確定信息處理、群智能算法、云計算和大數(shù)據(jù)等內容。 本教材可作為高等院校相關專業(yè)的教學用

本書的內容包括支持向量機概述、支持向量分類機模型、加權支持向量分類機算法、線性支持向量分類機數(shù)據(jù)擾動分析、非線性支持向量分類機數(shù)據(jù)擾動分析、線性支持向量回歸機的數(shù)據(jù)擾動分析。本書內容豐富，深入淺出。為使數(shù)學基礎不同的讀者都能較好地對本門知識建立起概貌，結合自己的領域實際應用該門知識，本書特別重視的是：結合簡單、典型的實