矩陣乘法計算機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

人人可懂的量子計算

為了解決矩陣乘法計算機的問題，作者（美）克里斯·伯恩哈特 這樣論述：

量子計算是量子物理與計算機科學的完美融合，將20世紀物理學中那些令人驚歎的觀點融入一種全新的計算思維方式中。本書由數學家Bernhardt撰寫，用簡明的數學語言來描述量子世界，只要求讀者具備高中數學知識。書中從量子計算的基本單位——量子比特開始，然後討論量子比特測量、量子糾纏和量子密碼學。之後回顧了經典計算中的標準主題——比特、門和邏輯，並描述了Edward Fredkin獨創的檯球計算機。最後定義了量子門，考慮量子演算法的速度，以及量子計算對未來生活的影響。本書涵蓋量子計算方方面面的基礎知識，適合所有感興趣的初學者閱讀。 克里斯·伯恩哈特（Chris Bernhardt）

  美國費爾菲爾德大學數學系教授，Turing's Vision: The Birth of Computer Science一書的作者。 譯者序 前言 致謝 第1章　自旋 …… 1 1.1　量子鐘 …… 7 1.2　同一方向的測量 …… 7 1.3　不同方向的測量 …… 8 1.4　測量 …… 10 1.5　隨機性 …… 11 1.6　光子與偏振 …… 13 1.7　小結 …… 17 第2章　線性代數 …… 19 2.1　複數與實數 …… 20 2.2　向量 …… 21 2.3　向量的圖解 …… 22 2.4　向量的長度 …… 23 2.5　標量乘法 …… 23 2

.6　向量加法 …… 24 2.7　正交向量 …… 25 2.8　bra-ket內積 …… 26 2.9　bra-ket與長度 …… 27 2.10　bra-ket與正交 …… 28 2.11　標準正交基 …… 30 2.12　向量的基表示 …… 31 2.13　有序基 …… 34 2.14　向量的長度 …… 35 2.15　矩陣 …… 36 2.16　矩陣運算 …… 39 2.17　正交矩陣與酉矩陣 …… 41 2.18　線性代數工具箱 …… 42 第3章　自旋與量子比特 …… 44 3.1　概率 …… 44 3.2　量子自旋的數學表示 …… 45 3.3　等價狀態 …… 49 3.4　自

旋方向與基 …… 51 3.5　裝置旋轉60° …… 54 3.6　光子偏振的數學模型 …… 55 3.7　偏振方向與基 …… 56 3.8　偏振濾波實驗 …… 57 3.9　量子比特 …… 59 3.10　Alice、Bob與Eve …… 61 3.11　概率偏振與相干性 …… 64 3.12　Alice、Bob、Eve和BB84協議 …… 65 第４章　糾纏 …… 69 4.1　非糾纏量子比特 …… 70 4.2　非糾纏量子比特的計算 …… 72 4.3　糾纏量子比特的計算 …… 74 4.4　超光速通信 …… 77 4.5　張量積的標準基 …… 79 4.6　如何製備糾纏的量子比特 …

… 80 4.7　使用CNOT門製備糾纏的量子比特 …… 82 4.8　糾纏的量子鐘 …… 84 第5章　貝爾不等式 …… 87 5.1　不同基下的糾纏量子比特 …… 89 5.2　愛因斯坦與定域實在性 …… 93 5.3　愛因斯坦和隱變數 …… 95 5.4　糾纏的經典解釋 …… 95 5.5　貝爾不等式 …… 97 5.6　量子力學的解釋 …… 98 5.7　經典的解釋 …… 100 5.8　測量 …… 105 5.9　量子金鑰分發的Ekert協議 …… 106 第6章　經典邏輯、門和電路 …… 109 6.1　邏輯 …… 110 6.2　布林代數 …… 112 6.3　功能的完備性

…… 115 6.4　門 …… 119 6.5　電路 …… 121 6.6　反及閘是一個通用門 …… 123 6.7　門與計算 …… 123 6.8　存儲 …… 126 6.9　可逆計算 …… 127 6.10　檯球計算 …… 135 第7章　量子門和電路 …… 141 7.1　量子比特 …… 142 7.2　受控反閘 …… 143 7.3　量子門 …… 145 7.4　作用於一個量子比特的量子門 …… 146 7.5　是否存在通用量子門 …… 149 7.6　非克隆定理 …… 149 7.7　量子計算與經典計算 …… 153 7.8　貝爾電路 …… 153 7.9　超密編碼 …… 156

7.10　量子隱形傳態 …… 160 7.11　糾錯 …… 165 第8章　量子演算法 …… 173 8.1　P與NP …… 174 8.2　量子演算法是否比經典演算法快 …… 177 8.3　查詢複雜性 …… 178 8.4　Deutsch演算法 …… 178 8.5　Hadamard矩陣的Kronecker積 …… 184 8.6　Deutsch-Jozsa演算法 …… 188 8.7　Simon演算法 …… 194 8.8　複雜性類 …… 206 8.9　量子演算法 …… 209 第9章　量子計算的作用 …… 212 9.1　Shor演算法與密碼分析 …… 213 9.2　Grove

r演算法與資料檢索 …… 218 9.3　化學與類比 …… 224 9.4　硬體 …… 226 9.5　量子霸權與平行宇宙 …… 231 9.6　計算 …… 232

機器學習的數學：用數學引領你走進AI的神秘世界

為了解決矩陣乘法計算機的問題，作者孫博 這樣論述：

　　【數學王道】 02 　　以最平易近人的方式講解數學！ 　　撬開機器學習大門的最佳學習教材！ 　　人工智慧、機器學習、深度學習 　　它們的底層都是數學，得數學得天下！ 　　300多幅插圖 　　100多個範例 　　50多個公式推導 　　《機器學習的數學》是一本系統化介紹機器學習所涉及的數學知識之入門書籍，本書從入門開始，以平易的介紹方式為原則，講解了機器學習中一些常見的數學知識。機器學習作為人工智慧的核心技術，對於數學基礎薄弱的人來說，其台階是陡峭的，本書致力於在陡峭的台階前搭建一個斜坡，為讀者鋪平機器學習的數學之路。 　　《機器學習的數學》共19章，分為線性代數

、高等數學和機率3個組成部分。第 1 部分包括向量、向量的點積與叉積、行列式、代數餘子式、矩陣、矩陣和聯立方程式、矩陣的秩、逆矩陣、高斯—喬登消去法、消去矩陣與置換矩陣、矩陣的LU分解、歐幾里得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、夾角餘弦等；第2部分包括導數、微分、不定積分、定積分、弧長、偏導、多重積分、參數方程式、極座標系、柱座標系、球座標系、梯度、梯度下降演算法、方向導數、線性近似、二階近似、泰勒公式、牛頓法、最小平方法、求解極值、拉格朗日乘子法、KKT條件、歐拉—拉格朗日方程式等；第3部分包括機率、古典概型、幾何概型、互斥事件、獨立事件、分佈函數、離散型分佈、連續型分佈等。 　　《機器學習

的數學》內容全面，文字精練，實例典型，實用性強，出發點為「平易數學」，與機器學習完美對接，適合想要瞭解機器學習與深度學習但數學基礎較為薄弱的程式設計師閱讀，也適合作為機器學習的相關專業教材。機器學習及數學愛好者、資料探勘與分析人員、金融智慧化從業人員等也可選擇本書進行參考學習。

以詮釋結構模型建立車用電子產業供應商關係之研究 – 以G公司為例

為了解決矩陣乘法計算機的問題，作者謝蕙蓁 這樣論述：

在車用電子發展及製造領域，產品的創新與研發，製造品質的穩定，價格競爭及須滿足市場需求等要求。如今產品生命週期短，產品之汰換速度快，科技新穎及其創意創造了許多產業鏈搭接，使供應商在開發的時效性、競爭力及專業性必須相互幫襯，本研究在此背景下，欲評估車用電子之供應商的選擇要素，並希望在此研究能有不同面向及關係是過去尚未發掘的。藉由研究結果運用於未來供應商的評估方向，做為後續供應商開發及關係建立評選要素分析的依據。本研究分為三個階段。第一階段從文獻中整理出供應鏈評選因子，由專家問卷挑選出與車用電子產業具有高度關聯性的13個因子。第二階段使用ISM方法進行要素之間的關係評估，從ISM階層圖中得知｢財務

狀況｣是供應商評估中最重要的要素，並構成了層次結構的基礎，因財務狀況可以牽涉的甚廣，無論是備料能力、後續相關保固能力或設備增設等相關與財務狀況環環相扣。第三階段使用MICMAC將要素層級分類，發現｢財務狀況｣、｢評估認證體系｣、與｢品質｣皆為自主性要素，不容易影響其他亦不容易受到其他要素的影響。本研究的管理意涵，建議除了第一層與第二層的要素可以通用於所有供應商之外，當供應商或外包關係越密切時，則評估項目就應包含更高層的要素。