swap操作的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

實戰Linux系統數位鑑識

為了解決swap操作的問題，作者BruceNikkel 這樣論述：

　　這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據，並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。    　　在對Linux操作系統進行概述之後，你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體，以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌，以及守護程序和應用程序日誌。此外，你將檢查網路架構，包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。    　　．如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定，以及時間軸與地理位置  　　．重構Linux的開機過程，從系統

啟動與核心初始化一直到登入畫面  　　．分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定  　　．對電源、溫度和物理環境，以及關機、重新開機和當機進行歷史分析  　　- 調查用戶登錄會話，並識別連結周邊裝置痕跡，包括外接硬碟、印表機等    　　這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。 

swap操作進入發燒排行的影片

福衛七號衛星TLE軌道精度與碰撞預警應用之研究

為了解決swap操作的問題，作者胡巧蓁 這樣論述：

新太空2.0，一個新的太空產業概念，其透過創新衛星量產技術加速了太空產業的蓬勃發展。為提高量產衛星的價值及功能，市場多以低軌小型衛星做為開發導向，以SpaceX公司為例，該公司對星鏈計畫快速拓展，統計到2022年已發射到太空軌道上已超過2000顆，該計畫最終將達42,000顆衛星。為增加小型衛星任務的產品價值，未來對於精確軌道部屬及掌握將具有決定性的關鍵。本研究以本國福衛七號星系為研究對象，進行衛星碰撞預警研究的先期探索。研究中將採用福七衛星的兩行軌道參數(Two Line Element , TLE)軌道進行碰撞機率計算及碰撞預警流程的建置，相關研究成果可提供國內日後衛星碰撞預警系統建立的

參考。在福衛七號星系TLE軌道精度分析部分，利用福七之公分等級近即時軌道比較得出每日TLE軌道三維差異量約為552公尺，其中徑向及法向的軌道誤差起伏較小且量級大致相同，沿軌方向則有明顯誤差。在外推軌道精度上，外推一天的誤差約555公尺、外推三天的誤差約800公尺、外推六天的誤差則在2000公尺以上，軌道誤差量隨外推時間增加。其次在碰撞預警應用部分，本研究自行開發衛星預警分析平台(Satellite Warning Analysis Platform, SWAP)，並利用TLE軌道在平台中進行衛星碰撞事件的計算及預警。研究中分別透過美俄衛星真實碰撞以及福衛七號與星鏈星系碰撞預警觀察等兩案例進行平

台驗證。根據研究成果指出，SWAP平台確實具有可行性、實用性與通用性。在美俄衛星相撞案例中，透過SWAP計算得出交會碰撞事件的發生時間與官方公布相符；此外，在SWAP中亦觀察出福衛七號與星鏈星系存有潛在的碰撞風險，建議我國應開始重視衛星碰撞預警等相關研究。

量子計算機編程：從入門到實踐

為了解決swap操作的問題，作者（美）埃裡克·R.約翰斯頓 這樣論述：

量子計算被譽為下一代程式設計範式。隨著一些量子計算平臺和模擬器向公眾開放，普通程式師也可以嘗試編寫量子計算程式，感受前沿科技的無窮魅力。   本書 不會解釋晦澀的量子力學理論，而會採用直觀的圓形標記法描繪量子比特，並從實踐角度展示如何編寫有趣的量子計算程式。   通過《量子電腦程式設計：從入門到實踐》提供的線上實驗室網站，你可以動手運行書中的JavaScript示例代碼。全書分為四大部分，分別介紹量子電腦程式設計的核心概念、原語、應用和發展趨勢。你將瞭解量子隱形傳態、量子算數運算、量子傅裡葉變換和量子相位估計等知識，以及量子搜索、量子超採樣、量子機器學習等高級主題。 量子計算

被譽為下一代程式設計範式。隨著一些量子計算平臺和模擬器向公眾開放，普通程式師也可以嘗試編寫量子計算程式，感受前沿科技的無窮魅力。   埃里克.R. 約翰斯頓（Eric R. Johnston）畢業於美國加州大學伯克利分校，他創造了量子計算模擬器QCEngine，目前在矽谷擔任高級量子工程師。 尼古拉斯.哈雷根（Nicholas Harrigan）是英國倫敦帝國理工學院博士，他在量子力學方面的研究工作勉強使他相信，當他不看月亮時，月亮仍在那裡。 梅塞德絲.希梅諾–塞戈維亞（Mercedes Gimeno-Segovia）從英國倫敦帝國理工學院取得博士學位後，加入了PsiQuantum公司，致

力於設計通用量子電腦。 譯者簡介 鄭明智 從事醫療與前沿ICT技術結合的相關研發工作，密切關注人工智慧、量子計算等領域，另譯有《詳解深度學習》《圖解機器學習演算法》等技術書。 《量子電腦程式設計：從入門到實踐》不會解釋晦澀的量子力學理論，而會採用直觀的圓形標記法描繪量子比特，並從實踐角度展示如何編寫有趣的量子計算程式。   通過《量子電腦程式設計：從入門到實踐》提供的線上實驗室網站，你可以動手運行書中的JavaScript示例代碼。全書分為四大部分，分別介紹量子電腦程式設計的核心概念、原語、應用和發展趨勢。你將瞭解量子隱形傳態、量子算數運算、量子傅裡葉變換和量子相位估計等知識，以及量子搜

索、量子超採樣、量子機器學習等高級主題。 譯者序 xi 前言 xiii 第1章　入門 1 1．1　所需背景 1 1．2　何謂QPU 2 1．3　動手實踐 3 1．4　原生QPU指令 6 1．4．1　模擬器的上限 7 1．4．2　硬體的上限 7 1．5　QPU與GPU的共同點 8 第2章　單個量子比特 11 2．1　物理量子比特概覽 12 2．2　圓形標記法 15 2．2．1　圓的大小 15 2．2．2　圓的旋轉 16 2．3　第 一批QPU指令 17 2．3．1　QPU指令：NOT 17 2．3．2　QPU指令：HAD 18 2．3．3　QPU 指令：READ和WRITE

19 2．3．4　實踐：完全隨機的比特 20 2．3．5　QPU 指令：PHASE(θ) 23 2．3．6　QPU 指令：ROTX(θ) 和ROTY(θ) 23 2．4　複製：缺失的指令 24 2．5　組合QPU 指令 24 2．6　實踐：量子監聽檢測 27 2．7　小結 30 第3章　多個量子比特 31 3．1　多量子比特寄存器的圓形標記法 31 3．2　繪製多量子比特寄存器 34 3．3　多量子比特寄存器中的單量子比特運算 34 3．4　視覺化更多數量的量子比特 37 3．5　QPU 指令：CNOT 38 3．6　實踐：利用貝爾對實現共用隨機性 41 3．7　QPU 指令：CPHASE(

θ) 和CZ 42 3．8　QPU 指令：CCNOT 45 3．9　QPU 指令：SWAP 和CSWAP 46 3．10　構造任意的條件運算 50 3．11　實踐：遠程控制隨機 53 3．12　小結 55 第4章　量子隱形傳態 56 4．1　動手嘗試 56 4．2　程式步驟 61 4．2．1　步驟1：創建糾纏對 61 4．2．2　步驟2：準備有效載荷 62 4．2．3　步驟3．1：將有效載荷連結到糾纏對 62 4．2．4　步驟3．2：將有效載荷置於疊加態 63 4．2．5　步驟3．3：讀取Alice 的兩個量子比特 64 4．2．6　步驟4：接收和轉換 64 4．2．7　步驟5：驗證結果 6

5 4．3　解釋結果 66 4．4　如何利用隱形傳態 67 4．5　著名的隱形傳態事故帶來的樂趣 67 第5章　量子算術與邏輯 71 5．1　奇怪的不同 71 5．2　QPU 中的算數運算 73 5．3　兩個量子整數相加 76 5．4　負整數 77 5．5　實踐：更複雜的數學運算 78 5．6　更多量子運算 79 5．6．1　量子條件執行 79 5．6．2　相位編碼結果 80 5．7　可逆性和臨時量子比特 82 5．8　反計算 84 5．9　QPU 中的邏輯運算 86 5．10　小結 88 第6章　振幅放大 89 6．1　實踐：在相位和強度之間相互轉換 89 6．2　振幅放大反覆運算 92

6．3　更多反覆運算？ 93 6．4　多個標記值 95 6．5　使用振幅放大 100 6．5．1　作為和估計的AA 與QFT 100 6．5．2　用AA 加速傳統演算法 100 6．6　QPU 內部 101 6．7　小結 103 第7章　量子傅裡葉變換 104 7．1　隱藏模式 104 7．2　QFT、DFT 和FFT 106 7．3　QPU 寄存器中的頻率 106 7．4　DFT 110 7．4．1　實數DFT 輸入與複數DFT 輸入 111 7．4．2　DFT 一切 113 7．5　使用QFT 117 7．6　QPU 內部 122 7．6．1　直觀理解 124 7．6．2　逐步運算 1

24 7．7　小結 128 第8章　量子相位估計 129 8．1　瞭解QPU 運算 129 8．2　本征相位揭示有用資訊 130 8．3　相位估計的作用 131 8．4　如何使用相位估計 132 8．4．1　輸入 132 8．4．2　輸出 134 8．5　使用細節 135 8．5．1　選擇輸出寄存器的大小 135 8．5．2　複雜度 136 8．5．3　條件運算 136 8．6　實踐中的相位估計 136 8．7　QPU 內部 137 8．7．1　直觀理解 138 8．7．2　逐步運算 139 8．8　小結 141 第9章　真實的資料 145 9．1　非整型數據 146 9．2　QRAM 1

47 9．3　向量的編碼 150 9．3．1　振幅編碼的局限性 153 9．3．2　振幅編碼和圓形標記法 154 9．4　矩陣的編碼 155 9．4．1　QPU運算如何表示矩陣 155 9．4．2　量子模擬 156 第10章　量子搜索 160 10．1　相位邏輯 161 10．1．1　構建基本的相位邏輯運算 163 10．1．2　構建複雜的相位邏輯語句 163 10．2　解決邏輯謎題 166 10．3　求解布林可滿足性問題的一般方法 170 10．3．1　實踐：一個可滿足的3-SAT問題 170 10．3．2　實踐：一個不可滿足的3-SAT 問題 173 10．4　加速傳統演算法 175

第11章　量子超採樣 177 11．1　QPU 能為電腦圖形學做什麼 177 11．2　傳統超採樣 178 11．3　實踐：計算相位編碼圖像 179 11．3．1　QPU 圖元著色器 180 11．3．2　使用PHASE 畫圖 181 11．3．3　繪製曲線 184 11．4　採樣相位編碼圖像 185 11．5　更有趣的圖像 187 11．6　超採樣 188 11．7　量子超採樣與蒙特卡羅採樣 190 11．8　增加顏色 195 11．9　小結 196 第12章　舒爾分解演算法 197 12．1　實踐：在QPU上應用舒爾分解演算法 198 12．2　演算法說明 199 12．2．1　我們需要

QPU嗎 200 12．2．2　量子方法 201 12．3　逐步操作：分解數字15 203 12．3．1　步驟1：初始化QPU寄存器 204 12．3．2　步驟2：擴展為量子疊加態 205 12．3．3　步驟3：條件乘2 207 12．3．4　步驟4：條件乘4 209 12．3．5　步驟5：QFT 211 12．3．6　步驟6：讀取量子結果 213 12．3．7　步驟7：數位邏輯 214 12．3．8　步驟8：檢查結果 216 12．4　使用細節 216 12．4．1　求模 216 12．4．2　時間與空間 217 12．4．3　除了2 以外的互質 217 第13章　量子機器學習 218 1

3．1　求解線性方程組 219 13．1．1　線性方程組的描述與求解 219 13．1．2　用QPU 解線性方程組 220 13．2　量子主成分分析 228 13．2．1　傳統主成分分析 228 13．2．2　用QPU 進行主成分分析 230 13．3　量子支援向量機 233 13．3．1　傳統支持向量機 233 13．3．2　用QPU實現支持向量機 236 13．4　其他機器學習應用 238 第14章　保持領先：文獻指引 243 14．1　從圓形標記法到複向量 243 14．2　與術語有關的一些細節和注意事項 245 14．3　測量基 246 14．4　門的分解與編譯 247 14．5　隱

形傳態門 248 14．6　QPU 名人堂 248 14．7　競賽：量子電腦與傳統電腦 249 14．8　基於oracle 的演算法研究 249 14．8．1　Deutsch-Jozsa 演算法 250 14．8．2　Bernstein-Vazirani演算法 250 14．8．3　Simon演算法 250 14．9　量子程式設計語言 251 14．10　量子模擬的前景 252 14．11　糾錯與NISQ設備 252 14．12　進一步學習 252 14．12．1　出版物 253 14．12．2　課程講義 253 14．12．3　線上資源 253 關於作者 254 關於封面 254

解決設施位址配置問題之新演化式演算法

為了解決swap操作的問題，作者吳志盛 這樣論述：

設施位址配置問題在現實生活中的應用非常廣泛，因此近年來許多學者對此類問題也進行了多方面的研究，提出了許多方法與應用。在本論文中，我們提出了orthogonal array based swap method用來解決P-median problem與capacitated P-median problem，我們另外提出一個有效的啟發式演算法(Drop-Add-Swap heuristic algorithm)來解決uncapacitated facility location problem。在orthogonal array based swap method方法中，我們利用OA array

與 Taguchi method設計了一個OA-interchange的區域搜尋方法，此方法可以幫助我們在求解的過程中，較仔細的搜尋區域的解空間，並找出最好的解。而orthogonal array based swap method主要是用來控制與平衡OA-interchange的廣度搜尋能力與深度搜尋能力的架構。這個方法在論文中被直接的應用到p-median problem，但在capacitated p-median problem的應用上我們又另外針對供應能力限制發展了一個新穎的reassignment method。我們針對uncapacitated facility locatio

n problem提出Drop-Add-Swap heuristic algorithm，此algorithm是一個非常有效的區域搜尋方法，具有好的深度搜尋能力，在論文中我們又使用multistart的架構來增加其廣度搜尋能力。方法一開始會亂數產生一群初始解，並對每一個初始解都使用Drop-Add-Swap heuristic來搜尋較好的解，搜尋的步驟如同方法名稱一樣，必須先執行Drop操作直到無法改善，再執行Add或Swap操作。論文中我們提出了快速計算成本變動量的方法，因此這個演算法是非常有效率的。針對3個方法我們都有實作，並且使用基準測試問題與目前許多已被發表的方法進行比較，在效能與品質

方面，我們的方法都具有相當的競爭力。