量子计算、优化与学习 焦李成 等 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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焦李成 等 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030523464

商品编码：26693195341

包装：平装

出版时间：2018-03-01

图书基本信息
图书名称	量子计算、优化与学习	作者	焦李成 等
定价	130.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030523464	出版日期	2018-03-01
字数		页码	308
版次	31	装帧	平装
开本		商品重量	0.4Kg

内容简介

本书对近年来量子计算智能领域常见理论及技术进行较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行展示和报告。全书从优化和学习两个方面展开，主要内容包含：量子计算物理基础、量子搜索与优化、量子学习、量子进化组播路由、量子粒子群优化、量子进化聚类、基于核熵成分分析的量子聚类、量子粒子群数据分类、量子进化聚类图像分割、量子免疫克隆聚类SAR图像分割与变化检测、量子粒子群医学图像分割和量子聚类社区检测等。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

好的，这是一份关于“量子计算、优化与学习”之外的其他图书的详细简介，旨在提供深入且专业的内容，而不涉及您提到的具体书目。 --- 图书简介：《现代软件架构设计与实践：从单体到微服务、再到云原生》 第一部分：架构演进的必然性与基础理论 本书旨在为软件工程师、架构师以及技术管理者提供一套系统化、前瞻性的软件架构设计方法论与实践指南。我们生活在一个数据爆炸、需求快速迭代的时代，传统的单体架构在扩展性、韧性和维护性上已显现出其固有的局限。本书首先深入剖析了软件架构演进的历史脉络，从面向对象到面向服务的架构（SOA），直至当今主流的微服务架构。 核心内容聚焦于： 1. 架构风格的深入解析： 我们将详细探讨六大经典架构风格——分层架构、事件驱动架构（EDA）、管道-过滤器架构、主从架构、对等网络架构（P2P）以及宏内核/微内核架构。每种风格的适用场景、优缺点以及在特定业务场景下的权衡（Trade-offs）将被详尽分析。特别地，本书对事件驱动架构（EDA）的底层原理，如消息队列（Message Queues）、事件流处理（Event Streaming）和事件溯源（Event Sourcing）进行了深度剖析，阐明其在构建高响应、解耦系统中的关键作用。 2. 架构质量属性的量化与设计： 软件架构的核心价值在于实现非功能性需求，即质量属性（Quality Attributes）。本书摒弃了模糊的描述，转而采用量化的视角来审视性能、可伸缩性、弹性、可维护性和安全性。我们将介绍如响应时间分布、吞吐量、故障隔离度（Fault Isolation）等关键指标的度量方法，并结合场景驱动的质量属性场景图（QAWG）构建方法，指导读者如何将模糊的业务需求转化为清晰、可验证的架构约束。 3. 架构决策的治理与文档化： 架构决策（Architectural Decisions）是影响系统生命周期的关键。本书引入了架构决策记录（ADR, Architecture Decision Records）的最佳实践，教授读者如何有效地记录、沟通和审计这些关键决策，确保团队对架构演进路径的共识。同时，结合C4模型，本书提供了一套清晰、多层次的架构文档规范，确保架构视图能够满足从业务利益相关者到一线开发人员的不同信息需求。 第二部分：微服务架构的构建、部署与治理 微服务架构虽然带来了极大的灵活性，但同时也引入了分布式系统的复杂性。本书将这一复杂性分解为可管理的模块，并提供了实用的解决方案。 1. 服务拆分策略的艺术： 如何合理地拆分服务是微服务成功的关键。我们超越了简单的“按照业务领域拆分”，深入讲解了限界上下文（Bounded Contexts）在DDD（领域驱动设计）中的应用，并结合“康威定律”来指导团队结构与服务边界的对齐。本书提供了“绞杀者模式”（Strangler Fig Pattern）在遗留系统现代化改造中的实施细则。 2. 分布式事务与数据一致性： 分布式事务是微服务面临的核心难题。本书详细对比了补偿机制（如Saga模式）、两阶段提交（2PC）的局限性，并重点阐述了基于事件的Saga模式在实践中的落地细节，包括命令链（Choreography）与协调器（Orchestration）两种实现路径的优劣分析。 3. 服务通信与治理： 从传统的RESTful API到异步消息队列，再到现代的gRPC，本书全面对比了不同通信协议的性能特征和适用场景。更重要的是，我们聚焦于服务网格（Service Mesh，如Istio/Linkerd）在服务治理中的核心价值，包括流量管理（金丝雀发布、蓝绿部署）、安全策略（mTLS）和可观测性（Observability）的统一接入。 第三部分：迈向云原生与弹性基础设施 现代软件架构的落地离不开云原生技术的支撑。本书将架构设计与基础设施自动化紧密结合，确保系统具备真正的弹性。 1. 容器化与Kubernetes生态系统： Docker和Kubernetes已成为事实上的部署标准。本书不仅讲解了容器的基础知识，更侧重于如何在Kubernetes上实现高可用和高效的资源管理。我们将探讨StatefulSets与Deployments的区别、Helm在应用打包中的作用，以及Operator模式在管理复杂有状态应用（如数据库集群）中的革命性意义。 2. 弹性与自愈能力的设计： 真正的云原生架构是具备“自愈”能力的。本书探讨了混沌工程（Chaos Engineering）的实践方法，引导读者主动发现系统弱点。此外，我们详细介绍了基于Hystrix/Resilience4j的熔断、降级与限流机制，以及Kubernetes的水平Pod自动伸缩（HPA）和垂直Pod自动伸缩（VPA）的配置艺术，确保系统在突发流量面前表现出预期的韧性。 3. 可观测性（Observability）的构建： 在分布式系统中，传统的监控已不足够。本书深入讲解了“三驾马车”——Metrics（指标）、Logging（日志）和Tracing（追踪）的统一采集、关联和分析。我们将介绍Prometheus/Grafana在指标采集上的优势，以及OpenTelemetry在标准化分布式追踪数据方面的最新进展，指导读者构建一个能够快速定位问题的观测体系。 面向读者 本书内容覆盖从高级设计理念到落地代码实现的广阔范围，尤其适合有3年以上软件开发经验，希望向高级工程师、技术专家或架构师角色转型的技术人员。对于已经采用微服务架构但面临治理困境的团队而言，本书提供的实践指导和架构范式将是解决复杂性的有力工具。 ---

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来概括我对这本书的感受，那就是“视野的拓展”。它成功地打破了我过去对于各个学科壁垒的固有认知。在阅读过程中，我不断地思考，那些在经典优化问题上耗费了巨大心力的求解策略，如何在量子域得到了全新的、可能更优雅的表达方式。作者对“学习”的阐述也颇具启发性，他们并没有将量子机器学习视为对经典机器学习的简单移植，而是深入探讨了量子信息处理本身如何催生出全新的学习范式。这种跨学科的融合，让我对“计算”本身的定义都产生了更深层次的思考。这本书的价值，不在于它能立刻教给你一个可以马上投入生产的代码库，而在于它能重塑你的思维模型，让你站在一个更高的维度去审视和设计未来的计算解决方案。它是一部能真正激发思考、引导探索的硬核著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和制图质量，也值得我单独拿出来称赞一番。在处理如此密集的数学公式和复杂的电路图时，如果排版稍有不慎，阅读体验就会直线下降。然而，这本著作在这方面做得堪称完美。公式编号清晰，符号定义明确，图示清晰到即便是初次接触某个特定量子电路的读者，也能迅速捕捉到其核心逻辑。更重要的是，作者在引述经典文献和前沿研究成果时，做得非常公正和全面，体现了极高的学术素养。这使得这本书不仅仅是一份教材，更像是一个高质量的综述性参考资料，可以作为我未来研究的可靠基石。我甚至可以想象，在未来若干年内，这本书都将是该领域内被反复引用的重要资源，因为它奠定了一个非常坚实和可信赖的知识基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计本身就带着一种深邃的吸引力，那种深蓝色调配合着抽象的几何图形，让人立刻联想到高深的科学殿堂。我翻开第一页，就被那种扑面而来的严谨性所震撼。作者的叙述方式非常稳健，不急不躁地将读者引入到量子力学的基本原理中。特别是关于叠加态和纠缠这些核心概念的阐释，简直是教科书级别的清晰。我过去在其他地方看到的解释，总觉得有些晦涩难懂，但在这里，每一步的逻辑推导都像被精心雕琢过一样，环环相扣，让人感到一种豁然开朗的愉悦。对于那些对基础理论有一定了解，但希望深入挖掘其数学结构和物理图像的读者来说，这本书无疑提供了一个极佳的平台。它没有仅仅停留在概念的罗列，而是深入到了数学框架的构建，这对于理解量子信息处理的本质至关重要。读完前几章，我甚至觉得我过去对“量子”的理解都变得更加立体和真实了，不再是那种飘忽不定的抽象概念，而是有坚实数学支撑的实在工具。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这本书的学术深度是令人敬畏的，但同时它也展现出一种令人惊喜的叙事技巧。它没有故作高深地使用大量晦涩的行话，而是在关键的复杂点上，会用一种近乎诗意的语言来描绘量子系统的美感。比如在描述量子神经网络的潜在能力时，那种对未来计算范式的憧憬和对现有局限的清醒认识交织在一起，读来令人心潮澎湃。对于我这种习惯于从宏观视角把握学科脉络的读者来说，这本书在构建知识体系框架方面做得非常出色。它清晰地勾勒出了量子计算、优化理论和机器学习这三大支柱是如何相互支撑、共同发展，并最终指向更强大计算能力的蓝图。每一次翻阅，都会有新的细节浮现，这说明作者在内容的密度和广度上都下足了功夫，绝非泛泛而谈之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，与其说是在“读”一本书，不如说是在进行一场与顶尖专家的深度对话。我特别欣赏作者在处理优化算法和机器学习交叉领域时的那种洞察力。他们显然不仅仅是知识的搬运工，更是思想的引领者。当讨论到变分量子本征求解器（VQE）这类前沿算法时，作者并没有用那种冷冰冰的公式堆砌，而是巧妙地穿插了一些实际应用中的挑战和可能的缓解策略。这种兼顾理论深度与工程实践的平衡感，使得这本书的价值大大提升。很多理论书籍读起来让人感觉脱离实际，但这本书却始终将目光聚焦于“如何利用量子特性来解决现实世界中那些棘手的组合优化问题”。章节之间的过渡衔接得非常自然，从基础的量子门操作，到复杂的量子近似优化算法（QAOA），每一步的递进都像是精心设计的路线图，确保读者不会在复杂的数学符号迷宫中迷失方向。