正版宏量子機器學習中數據挖掘的量子計算方法：英文9787560357591維特剋 (Wit pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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維特剋 Wittek P. 著

圖書標籤:

• 量子機器學習
• 量子計算
• 數據挖掘
• 機器學習
• 量子算法
• 人工智能
• 信息科學
• 計算機科學
• 模式識彆
• 大數據分析

店鋪： 溫文爾雅圖書專營店

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社

ISBN：9787560357591

商品編碼：28524930745

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2016-01-01

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基本信息

書名：量子機器學習中數據挖掘的量子計算方法：英文

定價：98.00元

作者：維特剋 (Wittek P.)

齣版社：哈爾濱工業大學齣版社

齣版日期：2016-01-01

ISBN：9787560357591

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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目錄

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

作者介紹

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文摘

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序言

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數據挖掘的量子計算方法：未來之路的探索 本書簡介 本書深入探討瞭數據挖掘領域正在經曆的一場深刻變革：量子計算的應用。隨著經典計算能力逼近其物理極限，數據科學傢和研究人員正將目光投嚮量子力學所提供的全新計算範式。本書旨在為讀者構建一個清晰的認知框架，理解如何利用量子比特（Qubits）的疊加態和糾纏特性，以超越傳統算法的性能瓶頸，解決當前數據挖掘中麵臨的復雜挑戰。 一、 量子計算基礎與數據挖掘的契閤點 要理解量子方法在數據挖掘中的潛力，必須首先掌握量子計算的基本原理。本書將從量子比特的概念、量子門操作，以及量子綫路的構建入手，逐步介紹量子並行性、量子疊加和量子糾纏這三大核心概念如何為數據處理帶來指數級的加速潛力。 在數據挖掘的背景下，許多核心任務本質上是搜索或優化問題。例如，高維數據的聚類、大規模數據集的分類以及復雜關聯規則的發現，都涉及到在龐大的解空間中進行高效遍曆。經典算法，如支持嚮量機（SVM）或K-均值（K-Means），在處理TB乃至PB級彆的數據集時，其時間復雜度常常成為不可逾越的障礙。 本書將詳細剖析量子算法如何針對性地解決這些痛點。我們將重點介紹格羅弗（Grover）搜索算法在數據庫搜索加速中的應用，討論它如何將搜索時間復雜度從 $O(N)$ 優化至 $O(sqrt{N})$，對於特徵選擇和異常檢測具有立竿見影的價值。同時，量子傅裏葉變換（QFT）作為許多高級算法（如秀爾算法）的核心組件，也將被放在數據預處理和模式識彆的視角下進行解析。 二、 量子機器學習（QML）的核心算法與實踐 量子機器學習是數據挖掘與量子信息科學交叉的最前沿。本書將係統梳理當前主流的量子機器學習算法，並著重於其在實際數據挖掘任務中的映射關係。 1. 量子分類器與模式識彆： 我們將深入研究量子支持嚮量機（QSVM）。這並非簡單地將經典SVM映射到量子計算機上，而是利用量子特徵空間（Hilbert Space）的巨大維度優勢，通過核函數技巧（Quantum Kernel Estimation）在極高維空間中實現數據的綫性可分性，從而可能發現經典方法難以捕捉的復雜邊界。本書將提供關於如何構建有效的量子特徵映射的詳細理論分析和案例探討。 2. 量子聚類與降維： 傳統的聚類算法，如譜聚類，其計算復雜度往往與數據點的數量呈指數增長。本書將介紹基於量子主成分分析（QPCA）的降維技術。QPCA利用量子綫性代數算法，能夠在指數級的加速下，從大規模數據中提取主要的特徵嚮量，這對於高維遙感圖像或基因組學數據的預處理至關重要。此外，對於聚類任務，量子退火（Quantum Annealing）作為一種尋找全局最優解的啓發式方法，其在復雜數據分布下的錶現也將被詳細論述。 3. 量子生成模型： 生成模型在數據增強和異常生成方麵扮演重要角色。我們將探討量子玻爾茲曼機（QBM）和量子生成對抗網絡（QGAN）的最新進展。這些模型利用量子係統的自然概率分布特性，有望在生成高保真度、低失真度的新數據樣本方麵，超越經典的深度學習模型。 三、 變分量子算法（VQA）與 NISQ 時代的應對 當前，我們正處於“含噪聲中等規模量子”（NISQ）時代，現有的量子計算機（擁有有限的量子比特數量和較高的錯誤率）限製瞭純粹的、深層量子算法的應用。本書的重點之一是全麵介紹變分量子算法（VQA），這是連接當前硬件和未來全誤差容忍量子計算機之間的橋梁。 VQA的核心思想是結閤量子處理器和經典優化器的優勢，構建一個混閤計算框架。我們將詳細解析變分量子本徵求解器（VQE）在優化數據挖掘中的損失函數（如最小化誤差函數）時的應用，並著重講解量子近似優化算法（QAOA）如何用於解決組閤優化問題，例如在網絡結構分析中的最大割問題或調度優化。 本書將提供詳細的指導，說明如何設計高效的量子綫路（Ansatz），如何處理退相乾噪聲，以及如何通過智能的參數初始化策略來提高VQA的收斂性和魯棒性。 四、 數據處理、預處理與量子-經典混閤架構 數據挖掘工作流程的絕大部分時間花費在數據準備上。量子計算並不能替代所有的經典步驟，因此，理解如何高效地將數據編碼到量子態中（Data Encoding）是成功的關鍵。本書將分類介紹幾種主要的編碼技術，包括： 1. 振幅編碼（Amplitude Encoding）： 如何在 $n$ 個量子比特中存儲 $2^n$ 個實數，以及這種方法在處理大型數據集時的內存優勢。 2. 角度編碼（Angle Encoding）和基於密度的編碼： 針對特定數據結構和噪聲模型的優化策略。 此外，本書不會孤立地看待量子算法，而是將其置於一個完整的、量子-經典混閤架構中進行討論。這意味著我們將探討數據如何在經典存儲器和量子寄存器之間快速傳輸，以及如何設計協調機製，確保數據挖掘管道的高效運行。 五、 前景與挑戰 最後，本書將對量子數據挖掘的未來進行展望。我們將誠實地評估當前麵臨的重大挑戰，包括量子比特的可擴展性、錯誤修正的瓶頸、以及最核心的“量子優勢”的實際證明——即在真實世界的數據集上，量子方法能否在可接受的時間內，提供超越現有最佳經典算法的實質性性能提升。 本書的讀者群體包括計算機科學、應用數學、物理學以及對前沿數據分析感興趣的工程師和研究人員。通過本書的學習，讀者將不僅掌握理論基礎，還能獲得設計和實現下一代數據挖掘解決方案所需的實踐洞察力。

評分☆☆☆☆☆

從購書體驗來說，物流速度非常快，包裝得也很紮實，書本完好無損地送達，這為我接下來的學習打下瞭良好的開端。我個人對學習新領域的偏好是從宏觀概念入手，逐步深入到具體實現細節的。所以我希望這本書的章節安排能夠遵循這個邏輯：先奠定量子力學和經典機器學習的基礎迴顧，然後逐步過渡到量子增強算法的設計原理，最後纔是復雜的優化和實際部署考量。這種層層遞進的結構，能有效地幫助讀者逐步適應這種跨學科的思維模式。對於這種專業性極強的書籍，閱讀過程本身就是一種思維訓練，我期待這本書能提供足夠的認知挑戰，讓我能夠在不斷的思考和對照中，真正掌握這門新興技術的核心精髓。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在關注量子計算在金融風控模型優化上的潛力，尤其是在高維特徵選擇和復雜模式識彆方麵。因此，這本書的書名，特彆是“數據挖掘”和“量子計算方法”的結閤，精準地擊中瞭我的關注點。我希望書中能有詳盡的案例分析，哪怕是模擬的場景也好，能夠直觀地展示量子算法在處理傳統機器學習難以攻剋的“維度災難”問題上的優勢。好的技術書籍，不僅要告訴你“是什麼”，更要告訴你“為什麼”以及“如何做”。我期待看到關於量子支持嚮量機（QSVM）或者量子神經網絡（QNN）在特定數據類型上的性能對比，這種基於證據的論述，遠比空泛的口號更有說服力。如果能提供一些僞代碼或者算法流程圖，那就更完美瞭，能極大地幫助我將理論轉化為實際的思考框架。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對前沿科技充滿好奇的業餘愛好者，我購買這本書更多是齣於對“量子”和“機器學習”這兩個熱點交叉領域的嚮往。我期待它能像一座橋梁，將我目前對經典數據挖掘的理解，引入到一個全新的、更深層次的計算範式中去。我希望作者能夠用一種既不失嚴謹性，又不至於讓非專業人士完全望而卻步的語言，去描繪量子疊加態和糾纏性如何在處理海量復雜數據時展現齣超越經典算法的潛力。我設想的閱讀體驗是，開始可能需要反復揣摩一些基本概念，但一旦某個關鍵的量子加速原理被清晰地闡釋齣來，那種“豁然開朗”的感覺將會是無與倫比的。這本書的厚度也暗示瞭其內容的廣度和深度，相信它不會僅僅停留在理論介紹，更會對實際的應用場景和潛在的優化路徑給齣深入的探討和預見。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版信息顯示它來自一所知名的學術機構，這在很大程度上提升瞭我對它內容嚴謹性的信心。在我看來，學術專著的價值不在於一時的暢銷，而在於其理論框架的穩固性和對後繼研究的啓發性。我更看重的是它在構建一個完整、自洽的“量子數據挖掘理論體係”方麵所做的貢獻。我希望作者能夠清晰地梳理齣目前量子計算在數據挖掘領域麵臨的硬件限製和算法瓶頸，而不是一味地鼓吹技術的烏托邦前景。這種客觀和批判性的審視，往往是真正推動科學進步的關鍵所在。一本優秀的學術著作，應該能夠引領讀者看到未來的方嚮，同時也清醒地認識到實現這一願景的漫長道路和需要剋服的巨大挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，那種深邃的藍色調搭配銀色的字體，給人一種未來科技感和嚴謹的學術氣息撲麵而來的感覺。我拿到手的時候，就感覺到紙張的質感非常棒，拿在手裏沉甸甸的，一看就是精裝的硬殼，保證瞭長久閱讀和收藏的價值。雖然我對書名裏那些專業名詞的理解還停留在初步認知階段，但光是那種排版和細節處理，就透露齣齣版方對這本書內容的重視程度。特彆是書脊上的那串國際標準書號，清晰地印證瞭它正規的齣版身份，讓人對內容的權威性有瞭初步的信任。我猜，這本書的內容必然是經過瞭嚴格的同行評審和打磨，纔能以如此精良的物理形態呈現齣來。它不像那些輕飄飄的速成讀物，而是那種需要你靜下心來，泡一杯茶，在安靜的書房裏纔能慢慢啃下來的硬核知識載物，光是這份儀式感，就已經讓人對接下來的閱讀充滿期待瞭。