量子機器學習是物理學與計算機科學交叉的研究領(lǐng)域，它利用量子計算具有的天然并行的優(yōu)點來改進機器學習昂貴的經(jīng)典算法的經(jīng)典方法。本書較全面地討論了經(jīng)典機器學習與量子機器學習理論與框架以及最近的研究動態(tài)，盡可能涵蓋經(jīng)典機器學習基礎(chǔ)知識，也包括最前沿的重要研究方向和成果介紹，并涉及最前沿的機器學習在物理學領(lǐng)域的應用�？勺鳛槔砉た�

《量子計算：基于半導體量子點》以清晰的物理圖像和豐富的實驗結(jié)果比較全面地介紹了基于半導體量子點激子的量子計算和量子信息方面的新研究進展。全書共分8章，第1章和第2章是半導體量子點形貌結(jié)構(gòu)和基本特性的簡要介紹；第3章至第5章是關(guān)于激子量子比特旋轉(zhuǎn)和量子邏輯運算等量子計算方面的研究進展；第6章至第8章則是關(guān)于激子復合單光子

集成電路規(guī)模的擴展以及計算機體系架構(gòu)從單核系統(tǒng)到多核系統(tǒng)的演進，共同推動了處理能力的大幅提升，迅速將片上聚合帶寬擴展到了太比特／秒量級，因此，須相應地提高芯片間的數(shù)據(jù)傳輸量，使其不會限制整個系統(tǒng)的性能。提高芯片間通信帶寬的兩種常規(guī)方法包括提高每通道數(shù)據(jù)速率以及I/O數(shù)量�！陡咚俟庾踊ミB》討論了與擴展I/O數(shù)據(jù)速率相關(guān)的

本書可為人工智能、計算機科學、信息科學、自動化技術(shù)等領(lǐng)域及其交叉領(lǐng)域中從事量子計算、進化算法、機器學習及相關(guān)應用研究的技術(shù)人員提供參考，也可作為相關(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生教材，其中前四部分為基礎(chǔ)理論適合本科生使用，后四部分為高階算法適合研究生使用。

本書分模糊計算、神經(jīng)計算、進化計算和群智能計算4個單元，介紹了目前常用智能計算方法的概念、原理、模型及其典型應用實例。

本教材立足于實際工程應用需求，較為全面、系統(tǒng)地介紹智能計算與信息處理的基本概念、發(fā)展現(xiàn)狀、主要方法和基本應用。全書共分6章，以作者多年來在智能計算與信息處理領(lǐng)域的教學工作、科研成果為基礎(chǔ)，全面討論了知識與信息的表示、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、不確定信息處理、群智能算法、云計算和大數(shù)據(jù)等內(nèi)容。 本教材可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教學用

本書的內(nèi)容包括支持向量機概述、支持向量分類機模型、加權(quán)支持向量分類機算法、線性支持向量分類機數(shù)據(jù)擾動分析、非線性支持向量分類機數(shù)據(jù)擾動分析、線性支持向量回歸機的數(shù)據(jù)擾動分析。本書內(nèi)容豐富，深入淺出。為使數(shù)學基礎(chǔ)不同的讀者都能較好地對本門知識建立起概貌，結(jié)合自己的領(lǐng)域?qū)嶋H應用該門知識，本書特別重視的是：結(jié)合簡單、典型的實

高性能計算水平體現(xiàn)一個國家的科技綜合實力，是國家創(chuàng)新體系的重要組成部分，是發(fā)達國家爭奪的戰(zhàn)略制高點。本書全面闡述國家高性能計算環(huán)境(中國國家網(wǎng)格)，共分4篇。綜述篇重點介紹發(fā)展歷程與國際類似環(huán)境；計算資源與技術(shù)篇詳細介紹超級計算基礎(chǔ)設(shè)施和核心技術(shù)；應用與成果篇介紹4個應用社區(qū)和100個典型應用成果案例以及入圍戈登·貝爾

本書將研究簡潔式群智能算法，在傳統(tǒng)群智能計算算法的基礎(chǔ)上，改進現(xiàn)有的群智能計算優(yōu)化算法，讓原有的算法中融入新的數(shù)學方法和思路；設(shè)計新的簡潔式智能優(yōu)化算法，并采用結(jié)合搜索方法來提高算法的收斂效率，減少其對計算機硬件資源的依賴，達到同樣或者更好的優(yōu)化結(jié)果。本文將從減少計算量和節(jié)約運行空間兩個角度來設(shè)計和實現(xiàn)整個課題。

孿生支持向量機是在支持向量機基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的機器學習方法，它不但繼承了支持向量機在處理非線性、高維數(shù)分類和回歸問題中的特有優(yōu)勢，而且理論上算法訓練速度可達支持向量機的4倍。本書系統(tǒng)闡述孿生支持向量機的發(fā)展體系和**研究成果。全書共十章，主要內(nèi)容包括：統(tǒng)計學習理論基礎(chǔ)、支持向量機和孿生支持向量機理論基礎(chǔ)、孿生支持