Evin Tang - Ewin Tang

Evin Tang
Tug'ilgan2000 yil (19-20 yosh)
Olma materOstindagi Texas universiteti
Ilmiy martaba
MaydonlarKompyuter fanlari, Kvant haqida ma'lumot
Doktor doktoriJeyms Li
Boshqa ilmiy maslahatchilarSkott Aaronson
Veb-saythttps://ewintang.com/

Evin Tang (2000 yilda tug'ilgan) Vashington universiteti. U 2019 ilm-fanidan biri deb nomlandi Forbes 30 yoshdan 30 yoshgacha[1] uning ishi uchun klassik kompyuterlar uchun ilgari faqat kvantli kompyuterlar bilan mumkin deb hisoblangan hisob-kitoblarni bajarish algoritmlarini ishlab chiqish, tadqiqotlar ostida boshlangan. Skott Aaronson Tang faqat o'spirin bo'lganida.

Hayotning boshlang'ich davri

Tang o'qishga kirish uchun to'rtinchi, beshinchi va oltinchi sinflarni o'tkazib yubordi Ostindagi Texas universiteti 14 yoshida.[2] Tangning birinchi tadqiqot tajribasi ustida ishlashni o'z ichiga olgan in vivo jonli tasvirlash optik zondlar kabi biomedikal tadqiqotlar uchun qutblangan ko'rish makrofaglar begona jismlarning reaktsiyalari paytida,[pub 1] bakterial infeksiya,[2-pub] fibrin yotqizish,[3-pub] va real vaqtda aniqlash neytrofil javoblar.[pub 4] 2014 yilda Tang an Devidson Fellow Infektsiyani real vaqtda aniqlash uchun optik ko'rish zondidagi ishi uchun faxriy yorliq.[3] 2017 yilda u dars o'tdi kvant ma'lumotlari tez orada dissertatsiya maslahatchisi bo'ladigan Skot Aaronson tomonidan o'qitilgan. Aaronson Tangni "g'ayrioddiy iste'dodli talaba" deb tan oldi va unga tanlov uchun bir qator ilmiy loyihalarni taqdim etdi; ular orasida tavsiya muammosi.[2]

Tadqiqot

Tangning ishidan oldin ba'zi bir chiziqli algebra masalalarini echadigan eng yaxshi ma'lum bo'lgan klassik algoritmlar, ba'zi taxminlarga ko'ra, eng yaxshi darajadan sekinroq edi kvant algoritmi xuddi shu muammo uchun. Ga asoslangan kvant eritmasidan ilhomlangan HHL algoritmi, u topdi[5-pub][6-pub][7-pub] klassik algoritmlar kvant algoritmlari singari bir vaqtda, shunga o'xshash taxminlar asosida ularni echib, ularni "dequantizatsiya" qiladi va eng yaxshi ma'lum bo'lgan klassik algoritmlarga nisbatan eksponent ravishda yaxshilaydi.

Uning kvant hisoblashda birinchi ishi uning 2018 yil nomzodlik dissertatsiyasi edi Tavsiya tizimlari uchun kvantdan ilhomlangan klassik algoritm,[5-pub] tomonidan boshqariladi Skott Aaronson, unga ikki bakalavr darajasini tugatishga imkon beradi Kompyuter fanlari va sof matematika dan UT Ostin. Ushbu ishda yangi algoritm batafsil bayon etilgan tavsiya muammosi; masalan, qanday qilib Amazon yoki Netflix ma'lum bir iste'molchining qaysi kitoblari yoki filmlari shaxsan o'zi zavqlanishini taxmin qilish? Masalaning chiziqli algebraik yondoshishi quyidagicha: berilgan m foydalanuvchilar va n foydalanuvchilar, qaysi mahsulotlarni afzal ko'rishlari to'g'risida to'liq bo'lmagan ma'lumotlar bilan bir qatorda (a-da tashkil etilgan) ikkilik daraxt ma'lumotlari foydalanuvchilar o'zlarining xohish-istaklarini o'zgartirishi mumkin bo'lgan usullar juda ko'p bo'lmagan joyda (deyiladi) past darajadagi matritsalar ), ma'lum bir foydalanuvchi qaysi mahsulotlarni sotib olishni xohlashi mumkin? Ushbu muammoni hal qilishning keng tarqalgan chiziqli algebraik klassik strategiyasi to'liq afzallik matritsasini qayta qurish va undan keyingi afzal qilingan mahsulotni bashorat qilish uchun foydalanishdir. Bunday strategiyada kamida vaqt ishlatiladi polinom matritsa o'lchamida.

2016 yilda Iordanis Kerenidis va Anupam Prakash tezkor ravishda tezroq topdilar kvant algoritmi;[4] ushbu algoritmda HHL algoritmi matritsani qayta tiklamasdan, to'g'ridan-to'g'ri afzal matritsaning taxminiy qiymatidan mahsulotni namuna olish, shuning uchun polinom yuqorida aytib o'tilgan chegara. Tanning klassik algoritmi Kerenidis va Prakashning tezkor kvant algoritmidan ilhomlanib, xuddi shu hisob-kitoblarni, lekin oddiy kompyuterda kvantga ehtiyoj sezmasdan amalga oshirishga qodir. mashinada o'rganish. Ikkala yondashuv ham ishlaydi polilogaritmik vaqt bu bilan hisoblashning umumiy vaqt o'lchovini anglatadi logaritma Tangdan tashqari mahsulot va foydalanuvchilarning umumiy soni kabi muammoli o'zgaruvchilarning kvant namuna olish texnikasining klassik takrorlanishidan foydalaniladi. Tang natijalaridan oldin tezkor klassik algoritm mavjud emas deb keng tarqalgan edi; Kerenidis va Prakash klassik echimni o'rganishga urinishmadi va Tangga Aaronson tomonidan berilgan vazifa uning yo'qligini isbotlash edi. U aytganidek, "bu menga ushbu hikoyani yakunlash uchun o'tish uchun muhim" t "kabi tuyuldi".[2] Tangning tadqiqotlari ommaga e'lon qilinishidan oldin, u va Aaronson kvant hisoblash seminarida qatnashgan Kaliforniya universiteti bu erda Tang 18 va 19 iyun 2018 kunlari Kerenidis va Prakashni o'z ichiga olgan tomoshabinlar oldida taqdim etdi.[5] To'rt soatlik so'roqdan so'ng, Tangning klassik algoritmi to'g'ri bo'lib tuyulgan degan fikrga kelishildi. Tavsiya muammosi Tang tomonidan istamay tanlangan Aaronson tomonidan taklif qilingan bir nechta loyihalardan biri edi: "Men ikkilanib turgandim, chunki men unga qaraganimda bu qiyin muammo bo'lib tuyuldi, lekin u menga bergan muammolarning eng osoni edi" .[2]

2018 yilda Tang Texas universiteti deb nomlangan bo'lib, u Ostin Dekanining kompyuter fanlari bo'yicha faxriy bitiruvchisi bo'lib, 4.0 ni saqlab qoldi o'rtacha ball.[6]

Xuddi shu yili Tang doktorlik dissertatsiyasini boshladi. nazariy kompyuter fanida Vashington universiteti Jeyms Li nazorati ostida.[2] U o'z izlanishlarini davom ettirdi va yuqoridagi natijani umumlashtirdi, boshqalarini dequantizing kvant mashinasini o'rganish HHL asoslangan muammolar: asosiy tarkibiy qismlarni tahlil qilish[6-pub] va past darajadagi stoxastik regressiya.[7-pub]

Ommaviy axborot vositalarida yoritish

Tangning tavsiyalar muammosini hal qilishda kvant hisoblash emas, balki klassik hisoblash usullaridan foydalanish bo'yicha ishlariga javoban ommaviy axborot vositalarida keng yoritildi, chunki bu eng yaxshi misollardan birini yo'q qiladi kvant tezligi.[2][7][8][9] Ba'zi tadqiqotchilar, masalan, Robert Yang (kv. Direktori) kabi kvant hisoblash texnikasini himoya qilishga kirishdilar Lankaster universiteti Kvant texnologiyalari markazi) BBC yangiliklari maqola, "Agar biz kvant hisoblash ishlariga sarmoya kiritmagan bo'lsak, [Ms] Tangni ilhomlantirgan kvant algoritmi mavjud bo'lmas edi".[8] Tangning o'zi klassikani kvant algoritmlari bilan taqqoslash va uning algoritmini maslahatchisiga isbotlashning bo'linish xususiyatini ta'kidlaydi: "Men tezkor klassik algoritm borligiga ishona boshladim, lekin buni o'zimga isbotlay olmadim, chunki Skott [Aaronson] u yo'q deb o'ylardi va u hokimiyat edi ".[2]

18 yoshida Tang ulardan biri deb nomlangan Forbes 30 yoshdan 30 yoshgacha 2019 yilga kelib klassik kompyuterlarga faqat kvantli kompyuter yordamida mumkin deb hisoblangan vazifalarni bajarishga imkon beradigan hisoblash usullarini ishlab chiqish bo'yicha ishi tufayli.[10]

Tanlangan nashrlar

  1. ^ Beyker, Devid V.; Chjou, iyun; Tsay, Yi-Ting; Patty, Kaitlen M.; Veng, Xong; Tang, Evin N.; Nair, Ashvin; Xu, Ven-Tszin; Tang, Liping (2014 yil iyul). "Chet jismlarning reaktsiyalari paytida polarizatsiyalangan makrofaglarni in vivo jonli ravishda ko'rish uchun optik zondlarni ishlab chiqish". Acta Biomaterialia. 10 (7): 2945–2955. doi:10.1016 / j.actbio.2014.04.001. ISSN  1742-7061. PMC  4041819. PMID  24726956.
  2. ^ Tang, Evin N.; Nair, Ashvin; Beyker, Devid V.; Xu, Vendjin vi; Chjou, iyun (2014 yil may). "Bakteriyalarga yo'naltirilgan optik nanoprob yordamida infeksiyani Vivo jonli ravishda tasvirlash". Biomedikal nanotexnologiya jurnali. 10 (5): 856–863. doi:10.1166 / jbn.2014.1852 yil. ISSN  1550-7033. PMC  5033601. PMID  24734538.
  3. ^ Tsay, Yi-Ting; Chjou, iyun; Veng, Xong; Tang, Evin N.; Beyker, Devid V.; Tang, Liping (2014 yil fevral). "Mast hujayralarining begona jismlarning ta'sirida ishtirokini aniqlash uchun fibrin cho'kmasini optik tasvirlash". Biyomateriallar. 35 (7): 2089–2096. doi:10.1016 / j.biomaterials.2013.11.040. ISSN  0142-9612. PMC  3934503. PMID  24342726.
  4. ^ Chjou, iyun; Chjou, iyun; Tsay, Yi-Ting; Veng, Xong; Tang, Evin N; Nair, Ashvin; Digant, Deyv; Tang, Liping (2012 yil may). "Formil peptid retseptorlari uchun mo'ljallangan NIR nanoprobidan foydalangan holda implant bilan bog'liq neytrofillar ta'sirini real vaqtda aniqlash". Xalqaro Nanomeditsina jurnali. 7: 2057–68. doi:10.2147 / ijn.s29961. ISSN  1178-2013. PMC  3356202. PMID  22619542.
  5. ^ a b Tang, Evin (2018-07-10). "Tavsiya tizimlari uchun kvantdan ilhomlangan klassik algoritm". Hisoblash nazariyasi bo'yicha 51-yillik ACM SIGACT simpoziumi materiallari - STOC 2019. 217-228 betlar. arXiv:1807.04271. doi:10.1145/3313276.3316310. ISBN  9781450367059.
  6. ^ a b Tang, Evin (2018-10-31). "Asosiy komponentlarni tahlil qilish va boshqariladigan klasterlash uchun kvantdan ilhomlangan klassik algoritmlar". arXiv:1811.00414 [cs.DS ].
  7. ^ a b Gilyen, Andras; Lloyd, Set; Tang, Evin (2018-11-12). "O'lchamlarga logaritmik bog'liqlik bilan kvantdan ilhomlangan past darajali stoxastik regressiya". arXiv:1811.04909 [cs.DS ].

Adabiyotlar

  1. ^ Knapp, Aleks, tahrir. (2018). "2019 30 yoshgacha 30 yoshgacha Kelajakni atomdan ixtiro qilish - Ilm-fan". Forbes.
  2. ^ a b v d e f g "O'smir kvant tavsiyasi algoritmiga klassik alternativani topdi | Quanta jurnali". Quanta jurnali. Olingan 2018-11-14.
  3. ^ "Devidson Fellows 2014". www.davidsongifted.org. Olingan 2018-11-14.
  4. ^ Kerenidis, Iordaniya; Prakash, Anupam (2016-03-29). "Kvant bo'yicha tavsiyalar tizimlari". arXiv:1603.08675 [kv-ph ].
  5. ^ "Kvant hisoblashdagi qiyinchiliklar | Simons hisoblash nazariyasi instituti". simons.berkeley.edu. Olingan 2018-11-14.
  6. ^ "Tabiatshunoslikni bitirgan talabalar UT Ostinda o'zlarini ko'rsatmoqdalar". Olingan 2018-11-14.
  7. ^ "Talaba kvantli hisoblashning eng yaxshi dasturlaridan birini olib tashladi - endi nima bo'ladi?". Singularity Hub. 2018-08-12. Olingan 2018-11-14.
  8. ^ a b Russon, Meri-Ann (2018-09-04). "Dunyodagi eng kuchli kompyuterni yaratish poygasi". BBC yangiliklari. Olingan 2018-11-14.
  9. ^ "Ehtimol, bizga kvant hisoblash kerak emasmi - Developer.com". www.developer.com. Olingan 2018-11-14.
  10. ^ "Evin Tang". Forbes. Olingan 2018-11-14.

Tashqi havolalar