经典与量子信息论

经典与量子信息论
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作者: [法]
出版社: 科学出版社
2013-01
版次: 1
ISBN: 9787030365101
定价: 158.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 712页
字数: 712千字
正文语种: 英语
分类: 工程技术
16人买过
  •   《经典与量子信息论(英文版)》完整地叙述了经典信息论和量子信息论,首先介绍了香农熵的基本概念和各种应用,然后介绍了量子信息和量子计算的核心特点。本书从经典信息论和量子信息论的角度,介绍了编码、压缩、纠错、加密和信道容量等内容,采用非正式但科学的精确方法,为读者提供r理解量子门和电路的知识。
      本书自始至终都在向读者介绍重要的结论,而不是让读者迷失在数学推导的细节中,并且配有大量的实践案例和章后习题,适合电子、通信、计算机等专业的研究生和科研人员学习参考。 Foreword
    Introduction
    1 Probability basics
    1.1 Events, event space, and probabilities
    1.2 Combinatorics
    1.3 Combined, joint, and conditional probabilities
    1.4 Exercises2 Probability distributions
    2.1 Mean and variance
    2.2 Exponential, Poisson, and binomial distributions
    2.3 Continuous distributions
    2.4 Uniform, exponential, and Gaussian (normal) distributions
    2.5 Central-limit theorem
    2.6 Exercises3 Measuring information
    3.1 Making sense of information
    3.2 Measuring information
    3.3 Information bits
    3.4 Renyi's fake coin
    3.5 Exercises4 Entropy
    4.1 From Boltzmann to Shannon
    4.2 Entropy in dice
    4.3 Language entropy
    4.4 Maximum entropy (discrete source)
    4.5 Exercises5 Mutual information and more entropies
    5.1 Joint and conditional entropies
    5.2 Mutual information
    5.3 Relative entropy
    5.4 Exercises6 Differential entropy
    6.1 Entropy of continuous sources
    6.2 Maximum entropy (continuous source)
    6.3 Exercises7 Algorithmic entropy and Kolmogorov complexity
    7.1 Defining algorithmic entropy
    7.2 The Turing machine
    7.3 Universal Turing machine
    7.4 Kolmogorov complexity
    7.5 Kolmogorov complexity vs. Shannon's entropy
    7.6 Exercises8 Information coding
    8.1 Coding numbers
    8.2 Coding language
    8.3 The Morse code
    8.4 Mean code length and coding efficiency
    8.5 Optimizing coding efficiency
    8.6 Shannon's source-coding theorem
    8.7 Exercises9 Optimal coding and compression
    9.1 Huffman codes
    9.2 Data compression
    9.3 Block codes
    9.4 Exercises10 Integer, arithmetic, and adaptive coding
    10.1 Integer coding
    10.2 Arithmetic coding
    10.3 Adaptive Huffman coding
    10.4 Lempel-Ziv coding
    10.5 Exercises11 Error correction
    11.1 Communication channel
    11.2 Linear block codes
    11.3 Cyclic codes
    11.4 Error-correction code types
    11.5 Corrected bit-error-rate
    11.6 Exercises12 Channel entropy
    12.1 Binary symmetric channel
    12.2 Nonbinary and asymmetric discrete channels
    12.3 Channel entropy and mutual information
    12.4 Symbol error rate
    12.5 Exercises13 Channel capacity and coding theorem
    13.1 Channel capacity
    13.2 Typical sequences and the typical set
    13.3 Shannon's channel coding theorem
    13.4 Exercises14 Gaussian channel and Shannon-Hartley theorem
    14.1 Gaussian channel
    14.2 Nonlinear channel
    14.3 Exercises15 Reversible computation
    15.1 Maxwell's demon and Landauer's principle
    15.2 From computer architecture to logic gates
    15.3 Reversible logic gates and computation
    15.4 Exercises16 Quantum bits and quantum gates
    16.1 Quantum bits
    16.2 Basic computations with 1-qubit quantum gates
    16.3 Quantum gates with multiple qubit inputs and outputs
    16.4 Quantum circuits
    16.5 Tensor products
    16.6 Noncloning theorem
    16.7 Exercises17 Quantum measurements
    17.1 Dirac notation
    17.2 Quantum measurements and types
    17.3 Quantum measurements on joint states
    17.4 Exercises18 Qubit measurements, superdense coding, and quantum teleportaUon
    18.1 Measuring single qubits
    18.2 Measuring n-qubits
    18.3 Bell state measurement
    18.4 Superdense coding
    18.5 Quantum teleportation
    18.6 Distributed quantum computing
    18.7 Exercises19 Deutsch-Jozsa, quantum Fourier transform, and Grover quantum database
    search algorithms
    19.1 Deutsch algorithm
    19.2 Deutsch-Jozsa algorithm
    19.3 Quantum Fourier transform algorithm
    19.4 Grover quantum database search algorithm
    19.5 Exercises20 Shor's factorization algorithm
    20.1 Phase estimation
    20.2 Order finding
    20.3 Continued fraction expansion
    20.4 From order finding to factorization
    20.5 Shor's factorization algorithm
    20.6 Factorizing N = 15 and other nontrivial composites
    20.7 Public-key cryptography
    20.8 Exercises21 Quantum information theory
    21.1 Von Neumann entropy
    21.2 Relative, joint, and conditional entropy, and mutual information
    21.3 Quantum communication channel and Holevo bound
    21.4 Exercises
    ……

    25 Classical and quantum cryptography
  • 内容简介:
      《经典与量子信息论(英文版)》完整地叙述了经典信息论和量子信息论,首先介绍了香农熵的基本概念和各种应用,然后介绍了量子信息和量子计算的核心特点。本书从经典信息论和量子信息论的角度,介绍了编码、压缩、纠错、加密和信道容量等内容,采用非正式但科学的精确方法,为读者提供r理解量子门和电路的知识。
      本书自始至终都在向读者介绍重要的结论,而不是让读者迷失在数学推导的细节中,并且配有大量的实践案例和章后习题,适合电子、通信、计算机等专业的研究生和科研人员学习参考。
  • 目录:
    Foreword
    Introduction
    1 Probability basics
    1.1 Events, event space, and probabilities
    1.2 Combinatorics
    1.3 Combined, joint, and conditional probabilities
    1.4 Exercises2 Probability distributions
    2.1 Mean and variance
    2.2 Exponential, Poisson, and binomial distributions
    2.3 Continuous distributions
    2.4 Uniform, exponential, and Gaussian (normal) distributions
    2.5 Central-limit theorem
    2.6 Exercises3 Measuring information
    3.1 Making sense of information
    3.2 Measuring information
    3.3 Information bits
    3.4 Renyi's fake coin
    3.5 Exercises4 Entropy
    4.1 From Boltzmann to Shannon
    4.2 Entropy in dice
    4.3 Language entropy
    4.4 Maximum entropy (discrete source)
    4.5 Exercises5 Mutual information and more entropies
    5.1 Joint and conditional entropies
    5.2 Mutual information
    5.3 Relative entropy
    5.4 Exercises6 Differential entropy
    6.1 Entropy of continuous sources
    6.2 Maximum entropy (continuous source)
    6.3 Exercises7 Algorithmic entropy and Kolmogorov complexity
    7.1 Defining algorithmic entropy
    7.2 The Turing machine
    7.3 Universal Turing machine
    7.4 Kolmogorov complexity
    7.5 Kolmogorov complexity vs. Shannon's entropy
    7.6 Exercises8 Information coding
    8.1 Coding numbers
    8.2 Coding language
    8.3 The Morse code
    8.4 Mean code length and coding efficiency
    8.5 Optimizing coding efficiency
    8.6 Shannon's source-coding theorem
    8.7 Exercises9 Optimal coding and compression
    9.1 Huffman codes
    9.2 Data compression
    9.3 Block codes
    9.4 Exercises10 Integer, arithmetic, and adaptive coding
    10.1 Integer coding
    10.2 Arithmetic coding
    10.3 Adaptive Huffman coding
    10.4 Lempel-Ziv coding
    10.5 Exercises11 Error correction
    11.1 Communication channel
    11.2 Linear block codes
    11.3 Cyclic codes
    11.4 Error-correction code types
    11.5 Corrected bit-error-rate
    11.6 Exercises12 Channel entropy
    12.1 Binary symmetric channel
    12.2 Nonbinary and asymmetric discrete channels
    12.3 Channel entropy and mutual information
    12.4 Symbol error rate
    12.5 Exercises13 Channel capacity and coding theorem
    13.1 Channel capacity
    13.2 Typical sequences and the typical set
    13.3 Shannon's channel coding theorem
    13.4 Exercises14 Gaussian channel and Shannon-Hartley theorem
    14.1 Gaussian channel
    14.2 Nonlinear channel
    14.3 Exercises15 Reversible computation
    15.1 Maxwell's demon and Landauer's principle
    15.2 From computer architecture to logic gates
    15.3 Reversible logic gates and computation
    15.4 Exercises16 Quantum bits and quantum gates
    16.1 Quantum bits
    16.2 Basic computations with 1-qubit quantum gates
    16.3 Quantum gates with multiple qubit inputs and outputs
    16.4 Quantum circuits
    16.5 Tensor products
    16.6 Noncloning theorem
    16.7 Exercises17 Quantum measurements
    17.1 Dirac notation
    17.2 Quantum measurements and types
    17.3 Quantum measurements on joint states
    17.4 Exercises18 Qubit measurements, superdense coding, and quantum teleportaUon
    18.1 Measuring single qubits
    18.2 Measuring n-qubits
    18.3 Bell state measurement
    18.4 Superdense coding
    18.5 Quantum teleportation
    18.6 Distributed quantum computing
    18.7 Exercises19 Deutsch-Jozsa, quantum Fourier transform, and Grover quantum database
    search algorithms
    19.1 Deutsch algorithm
    19.2 Deutsch-Jozsa algorithm
    19.3 Quantum Fourier transform algorithm
    19.4 Grover quantum database search algorithm
    19.5 Exercises20 Shor's factorization algorithm
    20.1 Phase estimation
    20.2 Order finding
    20.3 Continued fraction expansion
    20.4 From order finding to factorization
    20.5 Shor's factorization algorithm
    20.6 Factorizing N = 15 and other nontrivial composites
    20.7 Public-key cryptography
    20.8 Exercises21 Quantum information theory
    21.1 Von Neumann entropy
    21.2 Relative, joint, and conditional entropy, and mutual information
    21.3 Quantum communication channel and Holevo bound
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