作品总结
《MemComputing：基础知识和应用（MemComputing: Fundamentals and Applications）》
MemComputing 是一种新的计算范式，它利用时间非局部性（内存）来处理和存储信息。 本书由该范式的创始人撰写，解释了 MemComputing 背后的主要思想，探讨了其理论基础，并展示了其对各种组合优化问题、机器学习和量子力学的适用性。 本书非常适合物理、计算机科学、电气专业工程和数学专业的研究生，以及对非常规计算感兴趣的学术界和工业界的研究人员参考学习。本书的作者依靠大量的页边注释、重要评论和大量插图来更好地解释主要概念并澄清术语，使本书可能地自成一体。读者将会发现作者以始终清晰且引人入胜的写作风格从基本概念引导到更高级的概念。 在此过程中，读者将体会到这种计算范式的优点以及它与流行的图灵计算模型甚至量子计算的主要区别。
MemComputing 是由能够在同一空间区域同时处理和存储信息的物理单元执行的一种计算。MemComputing 的概念不仅仅包含电阻存储器。 事实上，它可以通过许多不同的物理系统和设备来实现，并且也需要有源元件。它大致是受到大脑运作的启发，尽管这种类比目前还很肤浅，而且正如作者将在本书中讨论的那样，仅局限于几个特征。
MemComputing 背后的原理很简单，但功能却非常强大。 与当今解决问题的传统算法/组合方式不同，MemComputing 首先将它们表示为物理系统，包括那些用物理术语似乎难以想象的组合和优化问题。 事实上，正如作者在书中详细解释的那样，这种物理表示可以保留输入和输出的数字结构，因此数字版本的 MemComputing 机器（数字 MemComputing 机器或 DMM）就像我们的现代计算机一样，是可扩展的。
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