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题名/责任者:

量子机器学习理论与方法/孙翼,王安民,张鹏飞编著

出版发行项:

合肥:中国科学技术大学出版社,2019.6

ISBN及定价:

978-7-312-04904-0 精装/CNY68.00

载体形态项:

305页;26cm

个人责任者:

孙翼 编著

个人责任者:

王安民 编著

个人责任者:

张鹏飞 编著

学科主题:

量子计算机-机器学习

中图法分类号:

TP385

责任者附注:

孙翼，中国科学院大学计算机与控制学院副教授，主要研究方向是大数据与人工智能、机器学习等。主讲《大数据与人工智能》课程。曾在加拿大SimonFraserUniversity计算机系任研究员，从事视频点播、网络结构、网络安全、随机算法、近似算法等领域的研究，建立了媒体点播广播算法的最优化理论以及高效视频广播的基本原理。

提要文摘附注:

量子机器学习是物理学与计算机科学交叉的研究领域，它利用量子计算具有的天然并行的优点来改进机器学习昂贵的经典算法的经典方法。本书较全面地讨论了经典机器学习与量子机器学习理论与框架以及最近的研究动态，尽可能涵盖经典机器学习基础知识，也包括最前沿的重要研究方向和成果介绍，并涉及最前沿的机器学习在物理学领域的应用。

使用对象附注:

本书可作为理工科本科、研究生的教材使用。

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