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內容簡介： 量子人工智能是量子计算与人工智能融合的交叉学科，是人工智能的一个新的子领域。本书分为两部分：第一部分为量子计算，包括量子计算基础和量子计算基本元素；第二部分为量子人工智能，包括知识表示、外生量子命题逻辑、一阶量子谓词逻辑、问题求解、计算理论、量子贝叶斯推理、量子机器学习、量子机器人、量子随机游走和量子博弈等。 本书内容丰富，条理清楚，可作为人工智能专业和计算机各专业本科生、研究生人工智能课程的教材或教学参考书，亦可供计算机科学工作者参考。 目錄： 第一章 绪论 1.1 传统人工智能 1.1.1 什么是智能 1.1.2 什么是人工智能 1.2 量子人工智能 1.2.1 什么是量子与量子智能 1.2.2 什么是量子人工智能 第二章 量子计算基础 2.1 向量空间 2.2 张量积 2.2.1 向量的张量积 2.2.2 矩阵的张量积 2.3 Hilbert空间 2.4 量子系统 2.4.1 量子叠加 2.4.2 量子纠缠 2.4.3 量子测量 第三章 量子计算基本元素 3.1 量子位 3.2 量子逻辑门 3.2.1 一量子位逻辑门 3.2.2 二量子位逻辑门 3.2.3 三量子位逻辑门 3.3 量子寄存器 3.4 量子线路 3.5 量子计算机 3.6 量子算法 3.6.1 量子傅里叶变换 3.6.2 Shor算法 3.6.3 Grover算法 3.7 量子计算生态系统 第四章 外生量子命题逻辑 4.1 基本概念 4.2 语构 4.3 语义 4.4 公理化 4.5 薛定谔猫 第五章 一阶量子逻辑 5.1 一阶逻辑概述 5.2 一阶量子逻辑语义 第六章 计算理论 6.1 传统计算理论 6.1.1 ‘Furing机 6.1.2 Church—Turing论题 6.1.3 概率Turing机 6.1.4 可判定性和可计算性 6.2 复杂性理论 6.2.1 判定问题 6.2.2 计算复杂性 6.2.3 C00K—Karp论题 6.3 量子计算理论 6.3.1 量子Turing机 6.3.2 量子计算复杂性 第七章 知识表示 7.1 基于逻辑的知识表示 7.1.1 命题逻辑 7.1.2 一阶谓词逻辑 7.2 基于规则的知识表示 7.2.1 规则表示 7.2.2 产生式表示 7.3 框架 7.4 语义网络 第八章 问题求解 8.1 量子搜索 8.1.1 深度优先搜索 8.1.2 启发式搜索 8.1.3 协同搜索 8.2 量子产生式系统 8.2.1 传统产生式系统的形式化 8.2.2 概率产生式系统 8.2.3 量子产生式系统 第九章 量子贝叶斯推理 9.1 传统贝叶斯网络 9.2 量子贝叶斯网络 9.3 量子贝叶斯规则 第十章 量子机器学习 10.1 什么是机器学习与量子机器学习 10.2 量子K—means 10.3 量子KNN 10.4 量子SVM 10.5 量子深度学习 10.6 量子PCA 第十一章 量子机器人 11.1 量子机器人的结构 11.1.1 多量子计算单元（MQCU） 11.1.2 量子控制器和执行器 11.1.3 信息采集单元 11.2 多量子机器人系统 11.3 学习与搜索 第十二章 量子随机游走 12.1 经典随机游走 12.2 量子随机游走 12.2.1 离散量子随机游走 12.2.2 连续量子随机游走 第十三章 量子博弈 13.1 量子博弈基础理论 13.2 量子PQ掷硬币博弈 13.3 量子博弈的囚徒困境 13.4 CHSH博弈 参考文献

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