Eugene

毕业论文第三章：完整推导 Shor 算法的数学原理——量子傅立叶变换、量子相位估计，以及如何利用量子纠缠对大数分解实现指数级加速，威胁 RSA 加密。

《Why Machines Learn》第一章读书笔记：从动物模式识别出发，介绍感知机（Perceptron）、线性回归、神经元作为逻辑门的数学建模，以及「从错误中学习」的核心机器学习理念。

毕业论文第一章：从 EPR 佯谬出发，介绍 Einstein、Podolsky 和 Rosen 对量子力学完备性的质疑，以及隐变量理论的早期尝试。

毕业论文第二章：推导 Bell 不等式的数学形式，证明量子力学违反局域实在论，并通过 CHSH 博弈论视角直观展示量子非局域性。