以下是学习量子编程和量子机器学习最有用的书籍。
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这将是使用Python语言和谷歌cirq和IBM奇斯基特。
我想做人工智能，量子计算和脑科技。
人工智能、量子和大脑重叠的领域是量子神经网络。
在介绍的书籍中，我们还讨论了量子神经网络。
我认为，作为工程师学习的书籍中，重要的是：
所有这些都将是一本装满这本书的书。
结论
结论是「Quantum Machine Learning with Python」
内容
Chapter 1
它提供了有关量子计算的基本信息。
是支架或门计算。
Chapter 2
它描述了量子计算机的数学基础。
线性代数是主要。
Chapter 3
量子算法的基础。
钟状态、量子传送、多伊奇-乔萨算法、西蒙算法、格洛弗算法等。
Chapter 4
量子傅立叶变换。
Chapter 5
最后，这是量子机器学习的一个领域。
以 HHL 算法为首的机器学习。
Chapter 6
深度学习，深度学习。
量子经典混合的主要方式，但已经过时了？
Chapter 7
优化。 伊辛模型、QAOA 等。
收紧
量子计算最容易被介绍的是
化学
可能是密码
机器学习
有很多种
毕竟，我认为这是机器学习。
为什么不介绍量子编程呢？
希望有帮助。
感谢您的阅读。
公式写得很好
是详尽无遗的
– 编写实用的源代码