正版宏量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法：英文9787560357591维特克 (Wit pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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维特克 Wittek P. 著

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出版社： 哈尔滨工业大学出版社

ISBN：9787560357591

商品编码：28524930745

包装：平装-胶订

出版时间：2016-01-01

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基本信息

书名：量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法：英文

定价：98.00元

作者：维特克 (Wittek P.)

出版社：哈尔滨工业大学出版社

出版日期：2016-01-01

ISBN：9787560357591

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

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编辑推荐

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内容提要

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目录

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目录

Preface
Notations
PartOne FundamentaIConcepts
1 Introduction
1.1 Learning Theory and Data Mining
1.2 Why Quantum Computers？
1.3 A Heterogeneous Model
1.4 An Overview of Quantum Machine Learning Algorithms
1.5 Quantum—Like Learning on Classical Computers
2 Machine Learning
2.1 Data—DrivenModels
2.2 FeatureSpace
2.3 Supervised and Unsupervised Learning
2.4 GeneralizationPerformance
2.5 ModeIComplexity
2.6 Ensembles
2.7 Data Dependencies and ComputationalComplexity
3 Quantum Mechanics
3.1 States and Superposition
3.2 Density Matrix Representation and Mixed States
3.3 Composite Systems and Entanglement
3.4 Evolution
3.5 Measurement
3.6 UncertaintyRelations
3.7 Tunneling
3.8 Adiabatic Theorem
3.9 No—CloningTheorem
4 Quantum Computing
4.1 Qubits and the Bloch Sphere
4.2 QuantumCircuits
4.3 Adiabatic Quantum Computing
4.4 QuantumParallelism
4.5 Grover's Algorithm
4.6 ComplexityClasses
4.7 QuantumInformationTheory
Part Two ClassicalLearning Algorithms
5 Unsupervised Learning
5.1 Principal Component Analysis
5.2 ManifoldEmbedding
5.3 K—Means and K—Medians Clustering
5.4 HierarchicalClustering
5.5 Density—BasedClustering
6 Pattern Recogrution and Neural Networks
6.1 ThePerceptron
6.2 HopfieldNetworks
6.3 FeedforwardNetworks
6.4 DeepLearning
6.5 ComputationalComplexity
7 Supervised Learning and Support Vector Machines
7.1 K—NearestNeighbors
7.20ptimal Margin Classifiers
7.3 SoftMargins
7.4 Nonlinearity and KemelFunctions
7.5 Least—SquaresFormulation
7.6 Generalization Performance
7.7 Multiclass Problems
7.8 Loss Functions
7.9 ComputationalComplexity
8 Regression Analysis
8.1 Linear Least Squares
8.2 NonlinearRegression
8.3 NonparametricRegression
8.4 ComputationalComplexity
9 Boosting
9.1 WeakClassifiers
9.2 AdaBoost
9.3 A Family of Convex Boosters
9.4 Nonconvex Loss Functions
Part Three Quantum Computing and Machine Learning
10 Clustering Structure and Quantum Computing
10.1 Quantum Random Access Memory
10.2 Calculating Dot Products
10.3 Quantum Principal Component Analysis
10.4 Toward Quantum Manifold Embedding
10.5 QuantumK—Means
10.6 QuantumK—Medians
10.7 Quantum Hierarchical Clustering
10.8 ComputationalComplexity
11 Quantum Pattern Recognition
11.1 Quantum Associative Memory
11.2 The Quantum Perceptron
11.3 Quantum Neural Networks
11.4 PhysicaIRealizations
11.5 ComputationalComplexity
12 QuantumClassification
12.1 Nearest Neighbors
12.2 Support Vector Machines with Grover's Search
12.3 Support Vector Machines with Exponential Speedup
12.4 ComputationalComplexity
13 Quantum Process Tomography and Regression
13.1 Channel—State Duality
13.2 Quantum Process Tomography
13.3 Groups， Compact Lie Groups， and the Unitary Group
13.4 Representation Theory
13.5 Parallel Application and Storage of the Unitary
13.6 Optimal State for Learning
13.7 Applying the Unitary and Finding the Parameter for the Input State
14 Boosting and Adiabatic Quantum Computing
14.1 Quantum Annealing
14.2 Quadratic Unconstrained Binary Optimization
14.3 Ising Model
14.4 QBoost
14.5 Nonconvexity
14.6 Sparsity， Bit Depth， and Generalization Performance
14.7 Mapping to Hardware
14.8 ComputationalComplexity
Bibliography

作者介绍

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文摘

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序言

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数据挖掘的量子计算方法：未来之路的探索 本书简介 本书深入探讨了数据挖掘领域正在经历的一场深刻变革：量子计算的应用。随着经典计算能力逼近其物理极限，数据科学家和研究人员正将目光投向量子力学所提供的全新计算范式。本书旨在为读者构建一个清晰的认知框架，理解如何利用量子比特（Qubits）的叠加态和纠缠特性，以超越传统算法的性能瓶颈，解决当前数据挖掘中面临的复杂挑战。 一、 量子计算基础与数据挖掘的契合点 要理解量子方法在数据挖掘中的潜力，必须首先掌握量子计算的基本原理。本书将从量子比特的概念、量子门操作，以及量子线路的构建入手，逐步介绍量子并行性、量子叠加和量子纠缠这三大核心概念如何为数据处理带来指数级的加速潜力。 在数据挖掘的背景下，许多核心任务本质上是搜索或优化问题。例如，高维数据的聚类、大规模数据集的分类以及复杂关联规则的发现，都涉及到在庞大的解空间中进行高效遍历。经典算法，如支持向量机（SVM）或K-均值（K-Means），在处理TB乃至PB级别的数据集时，其时间复杂度常常成为不可逾越的障碍。 本书将详细剖析量子算法如何针对性地解决这些痛点。我们将重点介绍格罗弗（Grover）搜索算法在数据库搜索加速中的应用，讨论它如何将搜索时间复杂度从 $O(N)$ 优化至 $O(sqrt{N})$，对于特征选择和异常检测具有立竿见影的价值。同时，量子傅里叶变换（QFT）作为许多高级算法（如秀尔算法）的核心组件，也将被放在数据预处理和模式识别的视角下进行解析。 二、 量子机器学习（QML）的核心算法与实践 量子机器学习是数据挖掘与量子信息科学交叉的最前沿。本书将系统梳理当前主流的量子机器学习算法，并着重于其在实际数据挖掘任务中的映射关系。 1. 量子分类器与模式识别： 我们将深入研究量子支持向量机（QSVM）。这并非简单地将经典SVM映射到量子计算机上，而是利用量子特征空间（Hilbert Space）的巨大维度优势，通过核函数技巧（Quantum Kernel Estimation）在极高维空间中实现数据的线性可分性，从而可能发现经典方法难以捕捉的复杂边界。本书将提供关于如何构建有效的量子特征映射的详细理论分析和案例探讨。 2. 量子聚类与降维： 传统的聚类算法，如谱聚类，其计算复杂度往往与数据点的数量呈指数增长。本书将介绍基于量子主成分分析（QPCA）的降维技术。QPCA利用量子线性代数算法，能够在指数级的加速下，从大规模数据中提取主要的特征向量，这对于高维遥感图像或基因组学数据的预处理至关重要。此外，对于聚类任务，量子退火（Quantum Annealing）作为一种寻找全局最优解的启发式方法，其在复杂数据分布下的表现也将被详细论述。 3. 量子生成模型： 生成模型在数据增强和异常生成方面扮演重要角色。我们将探讨量子玻尔兹曼机（QBM）和量子生成对抗网络（QGAN）的最新进展。这些模型利用量子系统的自然概率分布特性，有望在生成高保真度、低失真度的新数据样本方面，超越经典的深度学习模型。 三、 变分量子算法（VQA）与 NISQ 时代的应对 当前，我们正处于“含噪声中等规模量子”（NISQ）时代，现有的量子计算机（拥有有限的量子比特数量和较高的错误率）限制了纯粹的、深层量子算法的应用。本书的重点之一是全面介绍变分量子算法（VQA），这是连接当前硬件和未来全误差容忍量子计算机之间的桥梁。 VQA的核心思想是结合量子处理器和经典优化器的优势，构建一个混合计算框架。我们将详细解析变分量子本征求解器（VQE）在优化数据挖掘中的损失函数（如最小化误差函数）时的应用，并着重讲解量子近似优化算法（QAOA）如何用于解决组合优化问题，例如在网络结构分析中的最大割问题或调度优化。 本书将提供详细的指导，说明如何设计高效的量子线路（Ansatz），如何处理退相干噪声，以及如何通过智能的参数初始化策略来提高VQA的收敛性和鲁棒性。 四、 数据处理、预处理与量子-经典混合架构 数据挖掘工作流程的绝大部分时间花费在数据准备上。量子计算并不能替代所有的经典步骤，因此，理解如何高效地将数据编码到量子态中（Data Encoding）是成功的关键。本书将分类介绍几种主要的编码技术，包括： 1. 振幅编码（Amplitude Encoding）： 如何在 $n$ 个量子比特中存储 $2^n$ 个实数，以及这种方法在处理大型数据集时的内存优势。 2. 角度编码（Angle Encoding）和基于密度的编码： 针对特定数据结构和噪声模型的优化策略。 此外，本书不会孤立地看待量子算法，而是将其置于一个完整的、量子-经典混合架构中进行讨论。这意味着我们将探讨数据如何在经典存储器和量子寄存器之间快速传输，以及如何设计协调机制，确保数据挖掘管道的高效运行。 五、 前景与挑战 最后，本书将对量子数据挖掘的未来进行展望。我们将诚实地评估当前面临的重大挑战，包括量子比特的可扩展性、错误修正的瓶颈、以及最核心的“量子优势”的实际证明——即在真实世界的数据集上，量子方法能否在可接受的时间内，提供超越现有最佳经典算法的实质性性能提升。 本书的读者群体包括计算机科学、应用数学、物理学以及对前沿数据分析感兴趣的工程师和研究人员。通过本书的学习，读者将不仅掌握理论基础，还能获得设计和实现下一代数据挖掘解决方案所需的实践洞察力。

评分☆☆☆☆☆

从购书体验来说，物流速度非常快，包装得也很扎实，书本完好无损地送达，这为我接下来的学习打下了良好的开端。我个人对学习新领域的偏好是从宏观概念入手，逐步深入到具体实现细节的。所以我希望这本书的章节安排能够遵循这个逻辑：先奠定量子力学和经典机器学习的基础回顾，然后逐步过渡到量子增强算法的设计原理，最后才是复杂的优化和实际部署考量。这种层层递进的结构，能有效地帮助读者逐步适应这种跨学科的思维模式。对于这种专业性极强的书籍，阅读过程本身就是一种思维训练，我期待这本书能提供足够的认知挑战，让我能够在不断的思考和对照中，真正掌握这门新兴技术的核心精髓。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对前沿科技充满好奇的业余爱好者，我购买这本书更多是出于对“量子”和“机器学习”这两个热点交叉领域的向往。我期待它能像一座桥梁，将我目前对经典数据挖掘的理解，引入到一个全新的、更深层次的计算范式中去。我希望作者能够用一种既不失严谨性，又不至于让非专业人士完全望而却步的语言，去描绘量子叠加态和纠缠性如何在处理海量复杂数据时展现出超越经典算法的潜力。我设想的阅读体验是，开始可能需要反复揣摩一些基本概念，但一旦某个关键的量子加速原理被清晰地阐释出来，那种“豁然开朗”的感觉将会是无与伦比的。这本书的厚度也暗示了其内容的广度和深度，相信它不会仅仅停留在理论介绍，更会对实际的应用场景和潜在的优化路径给出深入的探讨和预见。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，那种深邃的蓝色调搭配银色的字体，给人一种未来科技感和严谨的学术气息扑面而来的感觉。我拿到手的时候，就感觉到纸张的质感非常棒，拿在手里沉甸甸的，一看就是精装的硬壳，保证了长久阅读和收藏的价值。虽然我对书名里那些专业名词的理解还停留在初步认知阶段，但光是那种排版和细节处理，就透露出出版方对这本书内容的重视程度。特别是书脊上的那串国际标准书号，清晰地印证了它正规的出版身份，让人对内容的权威性有了初步的信任。我猜，这本书的内容必然是经过了严格的同行评审和打磨，才能以如此精良的物理形态呈现出来。它不像那些轻飘飘的速成读物，而是那种需要你静下心来，泡一杯茶，在安静的书房里才能慢慢啃下来的硬核知识载物，光是这份仪式感，就已经让人对接下来的阅读充满期待了。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在关注量子计算在金融风控模型优化上的潜力，尤其是在高维特征选择和复杂模式识别方面。因此，这本书的书名，特别是“数据挖掘”和“量子计算方法”的结合，精准地击中了我的关注点。我希望书中能有详尽的案例分析，哪怕是模拟的场景也好，能够直观地展示量子算法在处理传统机器学习难以攻克的“维度灾难”问题上的优势。好的技术书籍，不仅要告诉你“是什么”，更要告诉你“为什么”以及“如何做”。我期待看到关于量子支持向量机（QSVM）或者量子神经网络（QNN）在特定数据类型上的性能对比，这种基于证据的论述，远比空泛的口号更有说服力。如果能提供一些伪代码或者算法流程图，那就更完美了，能极大地帮助我将理论转化为实际的思考框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版信息显示它来自一所知名的学术机构，这在很大程度上提升了我对它内容严谨性的信心。在我看来，学术专著的价值不在于一时的畅销，而在于其理论框架的稳固性和对后继研究的启发性。我更看重的是它在构建一个完整、自洽的“量子数据挖掘理论体系”方面所做的贡献。我希望作者能够清晰地梳理出目前量子计算在数据挖掘领域面临的硬件限制和算法瓶颈，而不是一味地鼓吹技术的乌托邦前景。这种客观和批判性的审视，往往是真正推动科学进步的关键所在。一本优秀的学术著作，应该能够引领读者看到未来的方向，同时也清醒地认识到实现这一愿景的漫长道路和需要克服的巨大挑战。