張量網絡

張量網路是量子多體物理、量子資訊與量子計算、人工智慧與機器學習等前沿科技領域的最新理論方法。本書是張量網路的理論專著，體現了張量網路理論的整體性，比較完備地介紹了張量網路領域的基礎知識和相關應用。本書從最基礎的線性代數出發，逐步介紹多線性代數、量子理論、量子資訊、機器學習與張量網路的相關基礎，為具備基本微積分及線性代數知識的讀者提供一本瞭解張量網路的適用書籍。

冉仕舉
 
首都師範大學物理系副教授，主要從事量子多體物理、張量網路理論與方法、量子資訊與量子計算、量子機器學習等方面的研究。已發表學術論文39篇，出版英文專著Tensor Network Contractions[（瑞士）斯普林格出版社（Springer）]。Q1、Q2區SCI期刊客座編輯，機器學習國際會議委員會成員，PRL、IEEE TNNLS等期刊審稿人，作為會議主席組織2020量子物理與智慧計算交叉研討會（首屆）。國家自然科學基金青年專案負責人、重點專案主要參與人，北京市自然科學基金面上專案負責人，曾任歐盟學術委員會專案評審人。獲英國物理學會出版社（IOP Publishing）頒發的Top Cited Paper Award。