. 量子計算實戰
                                                                      
 
 
 

量子計算實戰
Practical Quantum Computing for Developers
 
作者: Vladimir Silva
譯者: 陳建宏
書號: ACL057100     出版日: 2019/12/30
ISBN: 9789865023478     EAN: 9789865023478
紙本書價格: 580     附件:  線上下載
電子書: 尚未出版
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利用Python量子組合語言以及IBM的Q Experience編寫量子程式

在全新的量子計算領域發展演算法及程式。本書涵蓋幾個主題,例如量子電腦的物理特性:包括量子位元(qubit)、糾纏(entanglement)、邏輯閘電路,以及其與傳統電腦的區別。此外,《量子計算實戰》也利用IBM的Q Experience探討雲端的量子計算。討論的項目包括有:作曲家程式(composer)、量子分數、實驗、電路、模擬器、實際的量子裝置等等。讀者可以在雲端的實際量子裝置上面執行程式。

另外,本書也教你怎麼用QISKit(量子資訊軟體套件)、Python SDK、以及其他像QASM(量子組合語言)這類的API來寫量子程式。讀者將學會用這些語言編寫程式碼,並且以本地/雲端的模擬器或IBM的Q Experience提供的真實量子電腦來執行。最後,我們還會學到糾纏態、隨機數字產生、線性搜索、質因數分解及其他一些常見的量子演算法。並因而有機會探討糾纏貝爾狀態的內部機制、Grover線性搜索、Shor質因數分解,以及包含最佳化領域的其他一些演算法。

在學習過程中還會用魔方(Magic Square)來探討遊戲理論。魔方是類似量子傳心術的一個例子,身在其中的參與者互相分享糾纏態,並且可以被觀察出彼此之間有某種程度的通信機制存在。遊戲中Alice與Bob跟裁判員對賭,利用量子力學有辦法讓Alice跟Bob只贏不輸!

讀完本書後,讀者將理解此新興技術相較於傳統電腦,是如何實現了大規模的平行度及巨大的計算效能改善。並將具備編寫量子計算程式之能力—量子電腦被預期將取代資料中心的傳統電腦。


讀者將學習
‧使用最早出現的網頁控制台:Q Experience作曲家程式,來打造視覺化的程式/實驗,並傳送到模擬器或雲端的真實裝置執行
‧利用Q Experience REST API遠端執行程式
‧寫出比傳統版本更強大的量子版本演算法
‧建立Node.js REST客戶端程式,用來認證、列出遠端裝置、查詢量子處理器資訊、列出或執行雲端上的程式/實驗
‧打造量子數字產生器:即帶有量子意涵的典型硬幣拋擲
‧發掘量子遙傳:此演算法展示如何將一個量子位元或量子資訊的確切狀態,藉由傳統通信及發送/接收者之間的量子糾纏,從某處傳至他處
‧以帶有量子意味、典型的戰艦遊戲一窺單一個量子位元的運作
‧解決偽幣問題:這是個古典的謎題,探討在總共8枚硬幣的槓桿秤中,如何只用兩個步驟找出偽幣

適合本書的讀者
對量子計算這項新領域有興趣的發展人員及程式設計師。





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Vladimir Silva 從Middle TN州立大學取得電腦科學碩士學位。他在IBM作為研究工程師工作五年,在這段期間獲得廣泛的分散與網格計算方面的經驗。

他擁有許多IT證照,包括OCP、MCSD、MCP,也幫IBM developerWorks寫過許多技術文章。他之前的著作包括《Grid Computing for Developers》(Charles River Media)、《Practical Eclipse Rich Client Platform》(Apress)、《Pro Android Games》(Apress)、《Advanced Android 4 Games》(Apress)。

身為狂熱的馬拉松跑者、而且在北卡全州已完成了16場賽事(迄本書寫作之時),在寫程式、寫作、或跑步之外的時間,他喜歡彈奏古典吉他以及思考像是量子力學這類很棒的事物。


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Chapter 1 奇異又美妙的量子力學世界
Chapter 2 量子計算:細究真實背後的脈絡
Chapter 3 IBM Q Experience — 獨一無二的雲端量子計算平台
Chapter 4 QISKit — 用 Python 寫量子程式的絕佳 SDK
Chapter 5 啟動引擎:從量子隨機數到遙傳,以及初探超密編碼
Chapter 6 玩轉量子遊戲
Chapter 7 利用量子力學的遊戲理論—你的贏面總比別人高
Chapter 8 更快速的搜尋,以及威脅非對稱密碼學基礎的 Grover 與 Shor 演算法

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量子電腦程式設計 圖形演算法|Apache Spark與Neo4j實務範例 深度學習|生命科學應用

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