本書介紹量子計(jì)算的理論基礎(chǔ)、基本原理和工作機(jī)制,幫助讀者了解量子計(jì)算的基礎(chǔ)和概況。全書共12章,首先介紹為什么要使用量子計(jì)算,然后分基礎(chǔ)知識(shí)和量子計(jì)算兩個(gè)部分,介紹量子計(jì)算所依賴的經(jīng)典計(jì)算的相關(guān)知識(shí),以及量子計(jì)算的工作機(jī)制,并展望量子計(jì)算的發(fā)展前景。
本書適合對(duì)量子計(jì)算感興趣,并且想要學(xué)習(xí)和了解與量子計(jì)算相關(guān)的物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程開發(fā)等知識(shí)的讀者。
量子計(jì)算是下一個(gè)顛覆性的技術(shù)。本書旨在帶領(lǐng)讀者探究量子計(jì)算的工作原理,并深入解釋背后的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。同時(shí),本書清晰地介紹了構(gòu)建量子計(jì)算機(jī)的工程思想、基本的電路和算法,并對(duì)量子計(jì)算可能應(yīng)用的幾大行業(yè)以及未來(lái)的發(fā)展方向做出了展望。
本書特色:
·從基礎(chǔ)數(shù)學(xué)到量子計(jì)算的基本原理,步步為營(yíng),入門量子計(jì)算
·很多示例來(lái)自IBM Q量子計(jì)算系統(tǒng)
·專門設(shè)計(jì)了思考題,按章節(jié)編號(hào),幫助讀者消化吸收
本書入選Book Authority 2022年值得閱讀的14本量子計(jì)算新書之一。(參見https://bookauthority.org/books/new-quantum-computing-books?t=g458j5&s=award&book=1838827366)
本書作者入選量子科技媒體Quantum Zeitgeist評(píng)選的“推動(dòng)量子技術(shù)革命的20位具影響力的人物”。(來(lái)源:光子盒)
本書得到了劍橋量子計(jì)算首席執(zhí)行官Ilyas Khan和IBM Quantum開發(fā)倡導(dǎo)者James L. Weaver的推薦。
要閱讀本書,讀者不必是一位物理學(xué)家,也無(wú)須事先了解量子力學(xué)。
羅伯特·S.蘇托爾擁有30年以上的信息技術(shù)行業(yè)從業(yè)經(jīng)歷并一直擔(dān)任技術(shù)領(lǐng)頭人和技術(shù)高管。在他的職業(yè)生涯中,有20多年時(shí)間都在IBM研究院紐約實(shí)驗(yàn)室度過(guò)。在這期間,他從事或領(lǐng)導(dǎo)著符號(hào)數(shù)學(xué)計(jì)算、優(yōu)化、人工智能、區(qū)塊鏈和量子計(jì)算方面的工作。他參與完成了許多研究論文并與已故的理查德·D.詹克斯(Richard D. Jenks)合著了《Axiom:科學(xué)計(jì)算系統(tǒng)》一書。他也曾領(lǐng)導(dǎo)過(guò)該企業(yè)在新興行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、Linux軟件、移動(dòng)和開源等領(lǐng)域的軟件方面的工作。他是一位經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的理論數(shù)學(xué)家,擁有普林斯頓大學(xué)博士學(xué)位和哈佛學(xué)院本科學(xué)位。他的編程生涯始于15歲時(shí)并已使用過(guò)一路出現(xiàn)的大多數(shù)編程語(yǔ)言。
譯者簡(jiǎn)介
吳攀,資深科技內(nèi)容譯者和編輯。出生于四川省廣安市,擁有南京理工大學(xué)工學(xué)學(xué)士學(xué)位。已翻譯和編寫大量科學(xué)、技術(shù)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)文章,涵蓋人工智能、機(jī)器人、量子計(jì)算、區(qū)塊鏈、網(wǎng)絡(luò)安全、半導(dǎo)體、人造語(yǔ)言等諸多領(lǐng)域。曾先后在半導(dǎo)體媒體《電子發(fā)燒友》、科技媒體《雷鋒網(wǎng)》和人工智能媒體《機(jī)器之心》擔(dān)任編輯。已出版的譯著包括《捍衛(wèi)隱私》《超級(jí)轉(zhuǎn)化率》《人人都該懂的能源新趨勢(shì)》等。另外,他還是一位科幻小說(shuō)作者和譯者。
第 一部分 基礎(chǔ)知識(shí)
第 1章 為什么要使用量子計(jì)算? 2
1.1 神秘的量子比特 2
1.2 我沒(méi)有犯困! 5
1.3 量子計(jì)算為什么不一樣 7
1.4 應(yīng)用于人工智能 9
1.5 應(yīng)用于金融服務(wù) 15
1.6 可以用于加密嗎? 18
1.7 小結(jié) 21
參考資料 22
第 2章 經(jīng)典并不是老舊 24
2.1 計(jì)算機(jī)內(nèi)部是什么樣的? 24
2.2 2的冪 30
2.3 真或假? 32
2.4 邏輯電路 34
2.5 邏輯上的加法 37
2.6 從算法上講 39
2.7 指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)和其他增長(zhǎng) 40
2.8 那會(huì)有多難? 41
2.8.1 排序 42
2.8.2 搜索 49
2.9 小結(jié) 52
參考資料 52
第3章 超越想象的數(shù) 53
3.1 自然數(shù) 53
3.2 非負(fù)整數(shù) 55
3.3 整數(shù) 57
3.4 有理數(shù) 61
3.4.1 分?jǐn)?shù) 61
3.4.2 用數(shù)學(xué)形式進(jìn)行概括 65
3.5 實(shí)數(shù) 68
3.5.1 小數(shù) 68
3.5.2 無(wú)理數(shù)和極限 72
3.5.3 二進(jìn)制形式 74
3.5.4 連分?jǐn)?shù) 77
3.6 結(jié)構(gòu) 82
3.6.1 群 82
3.6.2 環(huán) 85
3.6.3 域 87
3.6.4 進(jìn)一步抽象 87
3.7 模算術(shù) 88
3.8 組合到一起 90
3.9 復(fù)數(shù) 90
3.9.1 算術(shù) 91
3.9.2 共軛 92
3.9.2 單位 93
3.9.4 多項(xiàng)式和根 94
3.10 小結(jié) 97
參考資料 98
第4章 平面、圓和球面,都是啥? 100
4.1 函數(shù) 100
4.2 實(shí)平面 103
4.2.1 升至二維 104
4.2.2 距離和長(zhǎng)度 105
4.2.3 實(shí)平面中的幾何圖形 107
4.2.4 指數(shù)和對(duì)數(shù) 111
4.3 三角函數(shù) 114
4.3.1 基本函數(shù) 114
4.3.2 反函數(shù) 117
4.3.3 其他恒等式 120
4.4 從直角坐標(biāo)到極坐標(biāo) 120
4.5 復(fù)“平面” 121
4.6 實(shí)三維 124
4.7 小結(jié) 125
參考資料 126
第5章 維度 127
5.1 和 127
5.2 向量空間 132
5.3 線性映射 135
5.3.1 線性變換的代數(shù)結(jié)構(gòu) 136
5.3.2 上的線性變換示例 137
5.4 矩陣 143
5.4.1 符號(hào)和術(shù)語(yǔ) 143
5.4.2 矩陣和線性映射 146
5.5 矩陣代數(shù) 154
5.5.1 一般矩陣的算術(shù)運(yùn)算 155
5.5.2 方陣的算術(shù)運(yùn)算 157
5.6 笛卡兒積 165
5.7 長(zhǎng)度與保持長(zhǎng)度 166
5.7.1 點(diǎn)積 166
5.7.2 內(nèi)積 166
5.7.3 歐幾里得范數(shù) 168
5.7.4 反射變換 169
5.7.5 幺正變換 173
5.7.6 線性方程組 175
5.8 基底的變化 177
5.9 特征向量和特征值 180
5.10 直和 186
5.11 同態(tài) 188
5.11.1 群同態(tài) 188
5.11.2 環(huán)同態(tài)和域同態(tài) 190
5.11.3 向量空間同態(tài) 191
5.12 小結(jié) 192
參考資料 192
第6章 “可能”是什么意思? 193
6.1 離散 193
6.2 更數(shù)學(xué)形式的描述 196
6.3 又錯(cuò)了? 197
6.4 概率和糾錯(cuò) 198
6.5 隨機(jī)性 200
6.6 期望 203
6.7 馬爾可夫和切比雪夫拋硬幣 205
6.8 小結(jié) 209
參考資料 210
第二部分 量子計(jì)算
第7章 一個(gè)量子比特 212
7.1 初識(shí)量子比特 212
7.2 狄拉克符號(hào) 215
7.3 單個(gè)量子比特的復(fù)雜數(shù)學(xué)和物理學(xué) 220
7.3.1 量子態(tài)的表示方式 221
7.3.2 映射標(biāo)準(zhǔn)形式的幺正矩陣 223
7.3.3 密度矩陣 224
7.3.4 可觀測(cè)量和期望 225
7.4 一種非線性投影 227
7.5 布洛赫球面 234
7.6 阿達(dá)馬教授遇到泡利教授 239
7.6.1 量子門 240
7.6.2 量子門 242
7.6.3 量子門 243
7.6.4 量子門 244
7.6.5 量子門 244
7.6.6 量子門 246
7.6.7 量子門 247
7.6.8 量子門 248
7.6.9 量子T門 248
7.6.10 量子門 249
7.6.11 量子和門 250
7.6.12 量子門 250
7.6.13 量子操作 251
7.7 門和幺正矩陣 251
7.8 小結(jié) 252
參考資料 253
第8章 兩三個(gè)量子比特 254
8.1 張量積 254
8.2 糾纏 260
8.2.1 從單量子比特到雙量子比特 260
8.2.2 一般情況 265
8.2.3 再訪密度矩陣 267
8.3 多量子比特門 268
8.3.1 量子門 268
8.3.2 量子門 272
8.3.3 量子CNOT門(CX門) 273
8.3.4 量子CY和CZ門 276
8.3.5 量子門 277
8.3.6 量子托佛利門(門) 277
8.3.7 量子弗雷德金門(門) 278
8.4 小結(jié) 278
參考資料 279
第9章 連接成線路 280
9.1 如此之多的量子比特 280
9.2 從門到線路 281
9.2.1 構(gòu)建線路 281
9.2.2 對(duì)受控門的一點(diǎn)說(shuō)明 285
9.3 構(gòu)建通用模塊 286
9.3.1 托佛利門 288
9.3.2 構(gòu)建更復(fù)雜的線路 290
9.3.3 復(fù)制量子比特 291
9.3.4 量子隱形傳態(tài) 293
9.4 算術(shù) 296
9.5 歡迎來(lái)到德爾斐 302
9.6 概率幅放大 306
9.6.1 翻轉(zhuǎn)符號(hào) 307
9.6.2 均值倒反 308
9.7 搜索 311
9.7.1 格羅弗搜索算法 312
9.7.2 使用該預(yù)言機(jī) 313
9.7.3 理解該預(yù)言機(jī) 316
9.7.4 數(shù)據(jù)問(wèn)題 319
9.8 多依奇-喬薩算法 319
9.8.1 更多有關(guān)阿達(dá)馬門的數(shù)學(xué)知識(shí) 321
9.8.2 另一種使用預(yù)言機(jī)構(gòu)建線路的方式 323
9.9 西蒙算法 327
9.9.1 問(wèn)題 327
9.9.2 線路 330
9.9.3 分析該線路的結(jié)果 332
9.10 小結(jié) 335
參考資料 336
第 10章 從線路到算法 338
10.1 量子傅里葉變換 338
10.1.1 單位根 339
10.1.2 公式 343
10.1.3 線路 347
10.2 整數(shù)分解 349
10.2.1 整數(shù)分解問(wèn)題 349
10.2.2 大整數(shù) 350
10.2.3 經(jīng)典整數(shù)分解:基本方法 351
10.2.4 經(jīng)典整數(shù)分解:高級(jí)方法 357
10.3 那又會(huì)有多難? 359
10.4 相位估計(jì) 362
10.5 求階和周期查找 367
10.5.1 模冪 369
10.5.2 線路 372
10.5.3 連分?jǐn)?shù)部分 374
10.6 舒爾算法 375
10.7 小結(jié) 377
參考資料 377
第 11章 走向物理實(shí)在 380
11.1 這不合邏輯 380
11.2 什么樣的物質(zhì)才適合作為量子比特? 381
11.3 光和光子 383
11.3.1 光子 384
11.3.2 雙縫實(shí)驗(yàn) 386
11.3.3 極化 389
11.4 退相干 392
11.4.1 392
11.4.2 和 395
11.4.3 純態(tài)和混合態(tài) 399
11.5 糾錯(cuò) 401
11.5.1 糾正比特翻轉(zhuǎn) 402
11.5.2 糾正符號(hào)翻轉(zhuǎn) 403
11.5.3 九量子比特舒爾碼 404
11.5.4 一般性容錯(cuò)問(wèn)題的注意事項(xiàng) 405
11.6 量子體積 406
11.7 軟件堆棧和訪問(wèn) 410
11.8 模擬 411
11.8.1 量子比特 412
11.8.2 門 413
11.8.3 觀測(cè) 414
11.8.4 線路 416
11.8.5 編寫模擬器 416
11.9 貓 417
11.10 小結(jié) 419
參考資料 420
第 12章 有關(guān)未來(lái)的問(wèn)題 423
12.1 生態(tài)系統(tǒng)和社區(qū) 423
12.2 應(yīng)用和策略 425
12.3 訪問(wèn) 426
12.4 軟件 427
12.5 硬件 429
12.6 教育 430
12.7 人力資源 431
12.8 小結(jié) 432
參考資料 432
附錄A 快速參考信息 433
A.1 常用右矢 433
A.2 量子門和運(yùn)算(操作) 434
附錄B 符號(hào) 437
B.1 希臘字母 437
B.2 數(shù)學(xué)符號(hào)和運(yùn)算 437
后記 440