更新时间：2022-05-05 20:15:52
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内容简介
前言
第1章 绪论
1.0 引言
1.1 人工智能的起源
1.2 人工智能中的机器学习
1.3 人工智能的曲折发展
1.4 量子计算和量子机器学习
1.5 区块链技术
1.6 量子区块链
1.7 本章小结
第2章 机器学习基础
2.0 引言
2.1 有监督学习
2.2 有监督分类问题
2.2.1 K近邻算法
2.2.2 决策树算法
2.2.3 朴素贝叶斯算法
2.2.4 逻辑回归算法
2.2.5 支持向量机算法
2.2.6 Adaboost算法
2.3 有监督回归问题
2.3.1 线性回归算法
2.3.2 非线性回归算法
2.4 无监督学习
2.4.1 K-Means算法
2.4.2 FP-growth算法
2.5 本章小结
第3章 量子信息与量子计算基础
3.0 引言
3.1 量子计算基础
3.1.1 计算复杂度和图灵机
3.1.2 态叠加原理
3.1.3 可观测量
3.1.4 正定测量
3.1.5 量子比特和量子记忆
3.2 量子计算数学原理
3.2.1 Hilbert空间和Dirac符号
3.2.2 对偶空间和对偶向量
3.2.3 量子算子
3.2.4 谱理论和张量积
3.2.5 Schmidt分解
3.3 量子比特操作
3.3.1 量子比特
3.3.2 量子寄存器
3.3.3 基本量子门
3.3.4 量子状态
3.3.5 复合系统
3.3.6 混合态和通用量子操作
3.4 量子电路模型
3.4.1 经典电路和量子电路
3.4.2 门电路组合
3.4.3 量子并行
3.4.4 标准电路模型
3.4.5 量子电路的测量
3.5 量子计算应用
3.5.1 量子计算复杂度和黑盒问题
3.5.2 量子编码和量子通信
3.5.3 量子纠错和容错
3.5.4 量子纠缠
3.5.5 量子密码学
3.6 本章小结
第4章 量子计算与机器学习
4.0 引言
4.1 量子初级算法
4.1.1 概率论和量子算法
4.1.2 Deutsch算法
4.1.3 Deutsch-Jozsa算法
4.1.4 Simon算法
4.1.5 Shor算法
4.1.6 Grover算法
4.2 量子程序
4.2.1 量子编程语言
4.2.2 量子计算的Qif和Qwhile
4.3 量子概率算法
4.3.1 量子随机存取存储器
4.3.2 量子模拟退火
4.3.3 量子贝叶斯网络
4.4 量子机器学习
4.4.1 量子主成分分析
4.4.2 量子HHL算法
4.4.3 量子K-Means算法
4.4.4 量子支持向量机
4.4.5 量子图像识别
4.4.6 量子手写数字二分类算法
4.5 本章小结
第5章 区块链技术基础
5.0 引言
5.0.1 单式账本
5.0.2 复式账本
5.0.3 分布式账本
5.0.4 比特币系统与超级账本
5.0.5 区块链
5.1 区块链的技术基础
5.1.1 去中心化之路
5.1.2 区块链的去中心化
5.1.3 共识算法
5.1.4 拜占庭问题和算法
