量子机器学习基于Python的理论和实现

字数: 370000
装帧: 平装
出版社: 清华大学出版社
作者: 姜楠、王健、张蕊
出版日期: 2024-06-01
商品条码: 9787302662563
版次: 1
开本: 16开
页数: 256
出版年份: 2024

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内容简介

量子计算机具有天然的并行性，相比经典计算机能显著提高算法效率，是下一代智能计算的一个重要发展方向。随着量子计算机硬件的发展，通过本地或者云平台进行量子计算越来越容易，量子计算相关研究逐渐从理论走向实用。量子机器学习是机器学习和量子计算的交叉领域，它研究的是如何利用量子叠加、并行等特性降低经典机器学习算法的复杂度，以解决数据量大、数据维度高造成的训练困难等问题。
本书首先介绍量子计算的基础知识，然后将理论和实践相结合，介绍量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络及量子强化学习的算法理论，并提供部分算法的示例和代码，以帮助读者进一步理解量子机器学习算法。
本书可作为量子机器学习的入门书籍，供爱好者了解和学习量子机器学习算法；也可作为“量子机器学习”课程的教科书或参考书，供教师和学生阅读参考；还可作为对量子机器学习感兴趣的科研人员的参考书。

第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2经典机器学习
1.3量子计算
1.4量子机器学习
1.5本书组织结构
参考文献
第2章量子计算基础
2.1单量子比特
2.2张量积和多量子比特
2.3内积
2.4算子
2.5量子门
2.5.1单量子比特门
2.5.2多量子比特门
2.6量子并行性和黑箱
2.7量子纠缠
2.8量子不可克隆性
2.9量子测量
……

量子机器学习 基于Python的理论和实现

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