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- [pdf] 量子机器学习
内容简介：
量子机器学习是物理学与计算机科学交叉的研究领域，它利用量子计算具有的天然并行的优点来改进机器学习昂贵的经典算法的经典方法。本书较全面地讨论了经典机器学习与量子机器学习理论与框架以及最近的研究动态，尽可能涵盖经典机器学习基础知识，也包括最前沿的重要研究方向和成果介绍，并涉及最前沿的机器学习在物理学领域的应用。可作为理工科本科、研究生作为教材使用。
书籍目录：
前言
第1章 绪论
1.1 经典机器学习
1.2 量子力学
1.3 量子计算
1.4 量子机器学习
1.5 本书内容介绍
参考文献
第2章 经典机器学习
2.1 线性模型
2.2 支持向量机算法
2.3 集成学习
2.4 无监督学习
2.5 深度学习
参考文献
第3章 量子力学基础
3.1 量子力学假设和概要
3.2 量子力学的表示和表象
3.3 量子双态体系
3.4 EPR佯谬、贝尔不等式及其推广
3.5 量子纠缠、混态与量子系综
参考文献
第4章 量子信息与量子计算引论
4.1 量子信息概述
4.2 量子计算的线路模型
4.3 量子门
4.4 量子算法
参考文献
第5章 线性模型和算法
5.1 几个重要的量子机器学习步骤
5.2 线性方程组算法
5.3 量子线性回归算法
5.4 量子判别式分析
5.5 量子支持向量机分类
参考文献
第6章 量子绝热计算
6.1 量子绝热计算和绝热近似
6.2 量子退火与绝热算法
6.3 物理实现与D-Wave
参考文献
第7章 量子神经网络
7.1 量子神经网络基础
7.2 量子感知器模型
7.3 前向量子神经网络的训练方法
参考文献
第8章 无监督的量子机器学习
8.1 量子聚类
8.2 主成分分析
8.3 量子奇异值分解
8.4 量子谱聚类
参考文献
第9章 量子强化学习
9.1 量子强化学习算法
9.2 强化学习在量子电路中的实现
9.3 隐量子马尔可夫模型主动学习算法
参考文献
作者简介：
孙翼，中国科学院大学计算机与控制学院副教授，主要研究方向是大数据与人工智能、机器学习等。主讲《大数据与人工智能》课程。曾在加拿大Simon Fraser University 计算机系任研究员，从事视频点播、网络结构、网络安全、随机算法、近似算法等领域的研究，建立了媒体点播广播算法的最优化理论以及高效视频广播的基本原理。
王安民，理学博士，教授，博士生导师。专业方向：理论物理。研究方向：量子计算与量子信息、量子理论及其应用、量子场论与粒子物理。曾于1995年获得英国皇家学会奖学金资助，在英国Glasgow大学物理与天文学系做博士后；1998年12月赴美国LosAlamos国家实验室理论部做高级访问学者；1999年8月赴英国牛津大学量子计算中心做高级访问学者。现为“量子通信和量子计算”973项目组成员。
张鹏飞，中国科学技术大学物理学院教授，全国高校量子力学研究会理事，安徽省物理学会常务理事等；在中国科大从事科研以及物理基础课教学，以主要作者已发表科学论文70余篇，编写著作多本；国际物理学奥林匹克竞赛原国家集训队教练，担任过物理竞赛安徽省10年领队。
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