量子计算是涉及计算机科学和物理学的交叉研究领域，《量子混沌运动：量子计算中的干扰及其影响》首先介绍量子计算和量子混沌的基础知识，然后针对一些典型量子算法，分析其中存在的随机噪声，静态干扰和耗散干扰等引起的量子混沌运动，以及由此产生的对量子计算结果正确性，量子保真度和量子关联等的影响，最后对量子混沌运动的调控进行了分析和仿真。
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《量子混沌运动：量子计算中的干扰及其影响》：
第1章 绪论
现代计算机科学从20世纪中期发展至今，极大地促进了人类社会生产力的发展，成为推动20世纪社会进步的强大力量，1936年数学家Alan Turing提出了图灵机的计算模型，并且在Church-Turing命题中阐述了在某一物理设备上可完成的算法和数学上严格的通用图灵机概念的等价性，为计算机科学理论的发展奠定了基础[1，2]，1945年基于von Neumann体系结构的电子计算机诞生，从那时起，计算机科学开始以惊人的速度成长，其硬件的飞速发展可以用Moore定律概括为：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加1倍，运算速度也将提升1倍，随着单位面积上容纳的晶体管越来越多，超大规模集成电路（VLSI）制造工艺面临着前所未有的困难，如何降低集成电路的功耗以及减少集成电路后端验证的复杂过程等一系列问题变得日益严重，当VLSI特征尺寸发展到可以和原子或分子尺寸相比较时，量子效应将更加明显，采用图灵机模型的电子计算机将达到其性能的极限；而突破这种极限的途径就是采用全新的计算模型——基于量子力学思想的量子计算就是这类模型中的一种。
量子计算是应用量子力学原理来进行计算的信息处理模式，物理学家Feynman在20世纪80年代用经典计算机模拟量子力学系统时提出了量子计算和量子计算机的概念[3，4]，Deutsch在1985年将Feynman的这种思想又推进了一大步，他建立了通用量子计算机的概念——尽管这个系统在本质上更像一个量子寄存器[s]，随后的二十几年内，人们一直试图证明量子计算机在计算速度上对于经典计算机可能有着本质的超越，1994年AT&T Bell实验室的Shor提出大数质因子分解和求解离散对数问题可以用量子计算机有效解决[6]，这被看做是量子计算机比经典计算机更加强大的有力证据，随后在1996年，Grover提出了著名的随机数据库搜索量子算法[7]，自Shor大数质因子分解算法和Grover随机数据库搜索算法提出以来，国际学界掀起了一股研究量子计算和量子信息的热潮，世界各国的大学和研究机构纷纷开展研究量子计算的工作。
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