本项目收集了量子物理、量子计算和量子信息的相关书籍、文章。

 首先，要志向远大，而非目光短浅。
 第二，永不言弃。工作赋予你意义和目标。没有它生命变成空虚。
 第三，如果你非常幸运地找到爱，守住它，千万不要将它抛弃。
                               —— Stephen Hawking. 与君共勉

• Arxiv-Quantum Physics
• Reviews of Modern Physics, 综述类
• Physical Review X 类似physicsal review。严肃文章
• Physical Review A 专门针对量子信息的子刊。
• Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS）美国科学院进展。

• Griffiths - Introduction to quantum mechanics

• 清华大学 量子力学讲义

• Quantum Computer Science: An Introduction N. David Mermin Cornell University

• Quantum Computation and Quantum Information Michael A. Nielsen & Isaac L. Chuang 10th Anniversary Edition

内容提要：

 本书完整系统地介绍了量子计算与量子信息的研究成果和基本知识，主要内容包括基本概念、量子路、量子Fourier 变换及其应用、量子搜索算法和量子计算机的物理实现

• Berkeley edX course CS191x Quantum Mechanics and Quantum Computation video lecture series by Professor Umesh Vazirani.

主要内容：

 Lecture 1 - Double-slit experiment

 Lecture 2 - Qubits and uncertainty principle

 Lecture 3 - Axioms of QM, two qubits, and entanglement

 Lecture 4 - Bell Inequalities

 Lecture 5 - Quantum gates

 Lecture 6 - Quantum teleportation

 Lecture 7 - Quantum circuits

 Lecture 8 - Early quantum algorithms

• Preskill, Lecture Notes for Physics 229: Quantum Information and Computation

  Course website

• Shankar - Principles of quantum mechanics

• The Theory of Quantum Information John Watrous, Institute for Quantum Computing, University of Waterloo.

  Watrous课程讲义

• QUANTUM COMPUTING From Linear Algebra to Physical Realizations Mikio Nakahara, Department of Physics, Kinki University, Higashi-Osaka, Japan

• Quantum Optics(量子光学)

  1. Quantum Optics: An Introduction Mark Fox 入门

  2. Quantum Optics marlan-o-scully-m-suhail-zubairy 进阶

• 矩阵分析 -> 线性代数及其应用 -> 概率论 -> 数学分析

• 数学物理方法（Green function etc）

• 群论 Group Theory in a Nutshell for Physicists

• Mathematical Methods for Physics and Engineering, 参考书，随用随学

（1）Grover 算法的推广，离散量子游走算法：

• Watrous, J. Quantum simulations of classical random walks and undirected graph connectivity. in Proceedings. Fourteenth Annual IEEE Conference on Computational Complexity (Formerly: Structure in Complexity Theory Conference) (Cat.No.99CB36317) 391, 180–187 (IEEE Comput. Soc, 1999).

（2）量子傅里叶变换即其推广(Shor 算法)：

• Childs, A. M. & van Dam, W. Quantum algorithms for algebraic problems. Rev. Mod. Phys. 82, 1–52 (2010).5 将问题转换成Spatial Search问题的一般思路，这个读起来难一点：

• Ambainis, A. Quantum Walk Algorithm for Element Distinctness. in 45th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science 37, 22–31 (IEEE, 2003).

1. 硬件层面，量子光学是比较基础好学的，推荐scully Zubairy ，quantum optics 前半本书，有时候得算effective Hamiltonian 甚至重整化群，还得补补数学，群论，QFT，但是可以要用再学。然后就是最好把学到的量子光学技术应用于一个具体的设备，cavityQED，nmr或者circuitQED，自己谷歌一些综述推一下。 硬件软件结合层。这也是多数理论工作者在的地方，例如量子控制，量子模拟，特殊系统的量子算法，这要看自己的方向了。
2. 软件层。preskill 的Quantum Information 讲义，习题非常有意思，可以在研究生入学之后和师兄弟，老师好好一起讨论，如果条件允许。Nielsen&Chuang的书是经典教材。
3. 量子力学。推荐使用格里菲斯，量子力学概论，如果此时英语一般，中文版英文版混合着看就可以。习题刷干净一点，对量子力学有一个基本概念。高等量子力学。主要是一些详细的量子力学理论。也要刷习题。推荐sakurai ，现代量子力学前四章，配合cohen的量子力学一二卷服用。PS，量子计算与信息对数学物理素养有一定要求，应该多多研读。
4. 量子信息（Quantum Information）是交叉学科，偏量子方向的主要在研究量子计算，量子模拟，量子通信的物理实现，偏信息方向的主要在研究量子算法，量子计算原理，也有在做量子计算机架构的。除此以外还有量子信息与更多学科的交叉，比如与机器学习，量子引力等等，这些需要考虑你自己的研究方向再进一步阅读。关于研究的具体学习，基础知识我就不多提了，本科阶段课程学习，基本的编程能力和英语能力是必备的。
5. 首先要建立起对所在领域的大概框架和认识，也就是需要大量的文献阅读，这个最好是你导师给你推荐几篇，自己找的话就看经典文章，不需要太新。然后读到一定程度之后，就会建立起自己的体系，再之后读文章会更得心应手。
6. 读文章大概分成几个步骤，先了解作者的动机（Motivation），再看他的具体内容，数学计算，实验实现等等，如果可能的话尽量自己动手重新实现一遍，比如推导自己推一遍，仿真自己写一下MATLAB/Mathematica/Python（Qutip包是Python下专门用来进行量子力学模拟仿真的一个包）。然后试着总结，有可能的话在组会上做一个Presentation给没有读过的人讲一遍，所谓的Feynman学习法在这里也是起作用的，在讲的过程中可以进一步思考和发现问题。然后就是自己idea的实现了，主要还是先建立在广泛阅读别人的成果，然后选好自己的研究方向，广泛调研，多向别人请教，多和别人交流，不懈地尝试和努力，实现idea。
7. 你最好是一个乐观主义者。其次，最好要有坚韧不拔的抗洪精神，最后，最好能深入理解半尺之锤，日取其半，万世不竭的精神，做到持之以恒。

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