量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法 电子书 mobi pdf txt word 2024 下载

《量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法(英文版)》分三个部分对量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法进行了介绍，第壹部分对基础概念进行了整体概述，例如，机器学习、量子力学、量子计算等，第二部分介绍了经典的学习算法，第三部分介绍了量子计算与机器学习。这本书综合了广泛的调查研究形成，采用简洁的表达形式，并配以应用、实践的例子。

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

作者：（匈牙利）维特克（Wittek P.）

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法在线阅读

在线听书地址：量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法在线收听

在线购买地址：量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法在线购买

暂无原文赏析，正在全力查找中！

书籍介绍

《量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法(英文版)》分三个部分对量子机器学习中数据挖掘的量子计算方法进行了介绍，第壹部分对基础概念进行了整体概述，例如，机器学习、量子力学、量子计算等，第二部分介绍了经典的学习算法，第三部分介绍了量子计算与机器学习。这本书综合了广泛的调查研究形成，采用简洁的表达形式，并配以应用、实践的例子。

• 作者： 面条 发布时间：2020-03-31 08:43:56

  先暂时挂起吧，精力有限

• 作者： 施景恩 发布时间：2017-10-12 00:28:58

  集众家之言，成自家之书。

• 作者： 云朵有点甜 发布时间：2021-10-26 11:28:24

  挺不错的，故事跌宕起伏，结局又暖心的绘本

• 作者： 张霓 发布时间：2012-06-30 21:13:57

  作者文笔不错，也很幽默，如果出第二版，强烈要求多加些大学生活的内容！

• 作者： 周左中右 发布时间：2023-10-22 23:30:38

  10.19，基础性阅读

• 作者： 再会朗西 发布时间：2014-05-09 22:55:05

  这种纸张泛黄字体宽松的书没想到读起来还挺快的……

• 日本妖怪养成记录

  作者：卢卡斯 发布时间：2009-07-29 15:58:11

• 为什么孩子们喜欢读《航海少年团》系列财商启蒙小说？

  作者：石墨杨 发布时间：2022-01-27 12:29:25

  文/石墨杨

  心系天下、果断抉择、敢于担当的人，才配得上责任之剑——胡兹拉将军

  汤加火山喷发引发的海啸已造成至少成千上万人受灾，在大自然面前人类显得特别的渺小，面对灾难总有英雄挺身而出力挽狂澜。

  传说财智之门上的五颗宝石四散各处，只有身具五德的人才能全部获得，手握财富，信步于时空……

  

  宝石归来，入孔门开

  红色宝石感恩之心， 结缘有经济头脑且知恩图报的人

  白色宝石聚合之力，青睐善于合作且有团队精神的人

  蓝色宝石责任之剑，服从理性取舍且勇担责任的人

  黄色宝石点金之指，结实有契约精神和商业头脑的人

  黑色宝石时光之斗，认可懂得理财规划且坚守理念的人

  《航海少年团》系列小说是“五个一工程”奖获奖作家重磅力作。 作者是童书作家张帆，拥有多年的远洋航海经历，也是财商教育专家，多重身份，阅历丰富，用自己多年的航海与商业经验带孩子打通财商、探秘大海。

  

  《航海少年团6·惊天大冒险》的故事中发生，一场大地震，正在让拉乌岛陷入随时可能沉没海底的危机之中，原本已经决定返回无事岛的阳阳完全可以离岛，

  阳阳毅然决定留下来与拉乌岛共度危机，在乒乒乓乓的启发下，想出来一劳永逸解决危机的办法。一个天才的救岛方案，这个计划貌似疯狂，不可能得到胡兹拉将军的批准。幸亏少年团的孩子们各显神通，又有动物伙伴们的帮忙，计划才被国王认可。而在勘探计划实施的过程中，他们救了科学大神和小肉拉，并邀请他俩加入了少年团。科学大神用渊博的科学知识，帮助大伙完成了计划，解除了拉乌岛的危险。阳阳因此获得了“责任之剑”的宝石。就在离开拉乌岛的前夜，国王又派给他一份绝密的任务……

  

  为什么孩子们喜欢读这本书？

  在前四册出版之后半年，孩子超爱的穿越冒险正能量文学“航海少年团”第六册来了！在新一册中，故事更加惊险刺激，他们的经历更加令人揪心和牵挂，少年的成长、友谊、励志等等热血主题，让读者停不下来。

  读故事，涨经济学知识。

  《航海少年团》书中字里行间都传达出一些经济知识，一段简单的人物对话，让小读者明白其中包含着会计记账的基本要素；一个有趣的冒险故事，让我们看到了常见的经济学案例、航海历史、人文小科普、财商知识等等趣味知识融合在故事情节里，帮助孩子推开求知小窗，潜移默化拓展知识面。

  解迷题，收获财商。

  每章正文后设有财智谜题，让孩子边读故事边解谜题，慢慢建立经济学思维，提升逻辑能力，发现财商在实际生活中的惊喜作用。

  

  破圈大咖助力加持。

  经济学领域头部人物巴曙松、何帆携手资深童书作家粲然倾力推荐。书中内文插图延续前四册整体风格，精美依旧。轻松阅读 两个小时内读完一本书，孩子不会产生阅读压力，鼓励孩子快乐阅读。

  书中的小伙伴将会一直陪伴你们，共同成长为高财商的少年。什么样的少年才是高财商的呢？当少年团的船员们在经历各种挫折与困惑之后，慢慢长大成熟，具备了感恩回报、勇于担当、团队合作、坚韧执着、发现商机的品德与能力，这些品德与能力正是高财商的关键特质。

  

  这套书对于财富观正在觉醒的家庭来说，这套书传递给孩子健全的财富观，用孩子喜欢的方式解析经济学的运作规则。打开财商教育的正确方式，也是中国孩子的财商启蒙。

  墨杨世无双，赠君一枝梅！