本书是一本介绍量子计算理论的入门读物，目的是让从未接触过量子计算的读者能够理解相关基本知识，为之后从事量子计算方向的研究打下基础。全书共11章：第1～4章是基础知识准备，介绍量子计算的基本概念、量子计算的数学基础、量子力学的基本假设以及量子电路；第5～8章介绍典型的量子算法，包括量子整数分解算法、量子搜索算法、HHL算

本书系统阐述了人工智能边缘计算在边缘端场景下的数字芯片设计与SoC系统集成设计。全书以“算法—芯片—系统”协同优化为主线，重点解析了轻量化深度神经网络的设计方法及其在硬件架构中的映射实现，内容涵盖卷积神经网络专用电路模块的设计原理、面向AI计算特征的数据存储架构优化策略，以及基于SoC的神经网络加速器集成技术。此外，基

本书将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合,以酒瓶颜色分类为例,介绍各种算法理论及相应的Python实现程序。全书共10章,内容包括模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计,涵盖各种常用的

本书以海量图像和视频安全保密为应用背景，围绕图像和视频的特征，从量子计算的角度对图像和视频编解码安全机制进行研究，确立了图像和视频信息安全的量子计算理论框架，揭示了量子图像和视频感知信息的处理本质。通过图像和视频数据的量子化表示，开展量子图像和视频表示方法的建立、量子处理线路的构造和量子安全保密算法的设计，为海量图像和

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

量子计算是当前十分活跃的领域，代表了计算科学未来发展的重要方向。本书由国内量子计算领域的9位知名专家学者共同撰写，着眼前沿，以简明的文字和公式介绍了量子计算领域的基本理论以及重要方法和应用，包括Shor素因数分解算法、Grover搜索算法、量子游走、量子通信等，帮助读者全面了解量子计算的主要思想和研究成果。本书适合量子

Vapnik（瓦普尼克）于20世纪末提出的支持向量机结构，通过将样本从低微空间向高维空间的映射来实现样本的线性划分，从而可获得预测的通用规则。该理论的通用性、鲁棒性、计算高效性使机器学习理论研究取得飞速的发展。然而，实际工程的原始数据中可能隐含着一些非常规的信息，本书称为特权信息。这些具有某种特殊意义的特权信息有的仅存

本书系统介绍量子线路和量子程序设计的基础知识及原理方法，精选的内容与编程实例旨在帮助学生培养量子程序设计、调试和分析等方面的基本能力，从而为将来的学习、研究和应用奠定基础。全书既注重原理，又注重实践，学生通过编程训练和实践能更准确地理解量子计算的基本概念和基础理论。本书概念讲解清楚，逻辑性强，通俗易懂，并配有大量图表、

本书介绍了量子计算和量子信息领域的主要思想和技术。该领域的快速发展及其跨学科的性质使得新来者很难全面地了解该领域最重要的技术和结果。本书共分为3个部分。第1部分概述了量子计算和量子信息领域的主要思想和结果，并介绍了计算机科学、数学和物理学的背景材料，这些材料是深入理解量子计算和量子信息所必需的。第2部分详细描述了量子计

本习题详解是应对当前出现的量子计算与量子信息的学习和研究的热潮，汇集整理我研究室多年来讨论班读书环节对《QuantumComputationandQuantumInformation》的第三章节和第四章节的习题求解与解析的结果。第三章计算机科学简介内容主要涉及到计算机科学中的可计算性与计算复杂性相关知识点。阅读内容或选