Эвин Тан
Эвин Тан | |
|---|---|
| Рожденный | 2000 (23–24 года) |
| Альма-матер | Техасский университет в Остине |
| Научная карьера | |
| Поля | Информатика , Квантовая информация |
| Докторантура | Джеймс Ли |
| Другие научные консультанты | Скотт Ааронсон |
| Веб-сайт | https://ewintang.com/ |
Юин Тан (2000 г.р.) — учёный-компьютерщик из Калифорнийского университета в Беркли . Она была включена в список версии журнала Science Forbes за 2019 год. 30 молодых людей до 30 лет по [ 1 ] за работу по разработке алгоритмов для классических компьютеров, позволяющих выполнять вычисления, которые ранее считались возможными только с помощью квантовых компьютеров. Это исследование началось под руководством Скотта Ааронсона , когда Тан был еще подростком.
Ранний период жизни
[ редактировать ]Тан пропустил четвертый, пятый и шестой классы, чтобы поступить в Техасский университет в Остине в возрасте 14 лет. [ 2 ] Первый исследовательский опыт Тана заключался в работе над визуализацией in vivo для биомедицинских исследований, например, с использованием оптических зондов для наблюдения за поляризованными макрофагами во время реакций на инородное тело. [ паб 1 ] бактериальная инфекция , [ паб 2 ] отложение фибрина , [ паб 3 ] в режиме реального времени и обнаружение реакций нейтрофилов . [ паб 4 ] В 2014 году Тан была удостоена почетной награды Дэвидсона за работу над датчиком оптической визуализации для обнаружения инфекций в режиме реального времени. [ 3 ] В 2017 году она прошла курс по квантовой информации у Скотта Ааронсона, который вскоре стал ее научным руководителем. Ааронсон признал Тан «необычайно талантливой студенткой» и предложил ей на выбор ряд исследовательских проектов; среди них была проблема с рекомендациями . [ 2 ]
Исследовать
[ редактировать ]До работы Танга самые известные классические алгоритмы, решавшие некоторые задачи линейной алгебры, при некоторых предположениях были экспоненциально медленнее, чем лучший квантовый алгоритм для тех же задач. проблема. Вдохновленная квантовым решением, основанным на алгоритме HHL , она нашла [ паб 5 ] [ паб 6 ] [ паб 7 ] классические алгоритмы решают эти проблемы за то же время, что и квантовые алгоритмы, при аналогичных предположениях, тем самым «деквантуя» их и экспоненциально улучшая по сравнению с наиболее известными классическими алгоритмами.
Ее первой работой в области квантовых вычислений стала диссертация в 2018 году под названием «Квантовый классический алгоритм для рекомендательных систем» . [ паб 5 ] под руководством Скотта Ааронсона , что позволило ей получить две степени бакалавра в области информатики и чистой математики в UT в Остине . В этой работе подробно описан новый алгоритм, решающий проблему рекомендаций ; например, как Amazon или Netflix прогнозируют, какие книги или фильмы понравятся конкретному потребителю? Линейно-алгебраический подход к проблеме заключается в следующем: даны m пользователей и n продуктов, а также неполные данные о том, какие продукты предпочитают пользователи (организованные в структуру данных двоичного дерева ), где существует не слишком много способов, которыми пользователи могут изменять свои предпочтения. (так называемые матрицы низкого ранга ), какие продукты может захотеть купить данный пользователь? Общая линейная алгебраическая классическая стратегия решения этой проблемы состоит в том, чтобы восстановить аппроксимацию полной матрицы предпочтений и использовать ее для прогнозирования следующего предпочтительного продукта. Такая стратегия использует как минимум полином времени в размерности матрицы.
В 2016 году Иорданис Керенидис и Анупам Пракаш нашли экспоненциально более быстрый квантовый алгоритм ; [ 4 ] этот алгоритм использует алгоритм HHL для выборки продукта непосредственно из аппроксимации матрицы предпочтений без восстановления самой матрицы, что позволяет избежать упомянутого выше полиномиального предела. Классический алгоритм Танга, вдохновленный быстрым квантовым алгоритмом Керенидиса и Пракаша, способен выполнять те же вычисления, но на обычном компьютере без необходимости квантового машинного обучения . Оба подхода работают за полилогарифмическое время , что означает, что общее время вычислений зависит от логарифма переменных задачи, таких как общее количество продуктов и пользователей, за исключением того, что Тан использует классическое воспроизведение методов квантовой выборки. До результатов Танга широко предполагалось, что быстрого классического алгоритма не существует; Керенидис и Пракаш не пытались изучить классическое решение, а задача, поставленная перед Тангом Ааронсоном, заключалась в том, чтобы доказать его несуществование. По его словам, «мне показалось, что это важная черта, которую нужно пересечь, чтобы завершить эту историю». [ 2 ] Прежде чем исследование Тан было обнародовано, она и Ааронсон посетили семинар по квантовым вычислениям в Калифорнийском университете , где Тан выступила перед аудиторией, в которую входили Керенидис и Пракаш, 18 и 19 июня 2018 года. [ 5 ] После четырех часов допроса пришли к общему мнению, что классический алгоритм Танга кажется правильным. Проблема с рекомендациями была одним из немногих проектов, предложенных Ааронсоном, который неохотно выбрал Тан: «Я колебался, потому что, когда я смотрел на нее, это казалось сложной проблемой, но это была самая простая из проблем, которые он мне поставил» . [ 2 ]
В 2018 году Тан был назван почетным выпускником Техасского университета в области компьютерных наук в Остине Дине, сохранив средний балл 4,0 . [ 6 ]
В том же году Тан защитила докторскую диссертацию. по теоретической информатике в Вашингтонском университете под руководством Джеймса Ли. [ 2 ] Она продолжила свои исследования и обобщила приведенный выше результат, деквантуя другие проблемы квантового машинного обучения, основанные на HHL : анализ главных компонентов. [ паб 6 ] и низкоранговая стохастическая регрессия . [ паб 7 ]
Освещение в СМИ
[ редактировать ]В средствах массовой информации широко освещалась работа Тана по использованию классических вычислений вместо квантовых для решения проблемы рекомендаций, поскольку считалось, что это исключает один из лучших примеров квантового ускорения . [ 2 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] Некоторые исследователи выступили в защиту квантовых вычислений, например Роберт Янг (директор Центра квантовых технологий Ланкастерского университета ), который сказал в новостной статье BBC : «Если бы мы не инвестировали в квантовые вычисления, квантовый алгоритм, который вдохновил [Г-жа Тан] не существовала бы». [ 8 ] Сама Тан отмечает вызывающую разногласия природу сравнения классических алгоритмов с квантовыми и трепет перед доказательством своего алгоритма своему консультанту: «Я начала верить, что существует быстрый классический алгоритм, но я не могла доказать это себе, потому что Скотт [Ааронсон] казалось, думал, что его нет, и он был авторитетом». [ 2 ]
В возрасте 18 лет Тан была включена в список « » по версии Forbes 30 человек до 30 в 2019 году благодаря своей работе над разработкой методов вычислений, которые позволяют классическим компьютерам решать задачи, которые ранее считались возможными только с помощью квантового компьютера. [ 10 ]
Избранные публикации
[ редактировать ]- ^ Бейкер, Дэвид В.; Чжоу, Цзюнь; Цай, И-Тин; Пэтти, Кейтлен М.; Венг, Хун; Тан, Юин Н.; Наир, Эшвин; Ху, Вэнь-Цзин; Тан, Липин (июль 2014 г.). «Разработка оптических зондов для in vivo визуализации поляризованных макрофагов при реакциях на инородное тело» . Акта Биоматериалы . 10 (7): 2945–2955. doi : 10.1016/j.actbio.2014.04.001 . ISSN 1742-7061 . ПМК 4041819 . ПМИД 24726956 .
- ^ Тан, Юин Н.; Наир, Эшвин; Бейкер, Дэвид В.; Ху, Вэньцзинъинь vi; Чжоу, Цзюнь (май 2014 г.). «Визуализация инфекции in vivo с использованием оптического нанозонда, нацеленного на бактерии» . Журнал биомедицинских нанотехнологий . 10 (5): 856–863. дои : 10.1166/jbn.2014.1852 . ISSN 1550-7033 . ПМК 5033601 . ПМИД 24734538 .
- ^ Цай, И-Тин; Чжоу, Цзюнь; Венг, Хун; Тан, Юин Н.; Бейкер, Дэвид В.; Тан, Липин (февраль 2014 г.). «Оптическая визуализация отложения фибрина для выяснения участия тучных клеток в реакции на инородное тело» . Биоматериалы . 35 (7): 2089–2096. doi : 10.1016/j.bimaterials.2013.11.040 . ISSN 0142-9612 . ПМЦ 3934503 . ПМИД 24342726 .
- ^ Чжоу, Цзюнь; Цай, И-Тин; Венг, Хун; Тан, Юин Н; Наир, Эшвин; Дигант, Дэйв; Тан, Липин (май 2012 г.). «Обнаружение в реальном времени реакций нейтрофилов, связанных с имплантатом, с использованием нанозонда NIR, нацеленного на формилпептидный рецептор» . Международный журнал наномедицины . 7 : 2057–68. дои : 10.2147/ijn.s29961 . ISSN 1178-2013 . ПМК 3356202 . ПМИД 22619542 .
- ^ Перейти обратно: а б Тан, Юин (10 июля 2018 г.). «Квантовый классический алгоритм для рекомендательных систем». Материалы 51-го ежегодного симпозиума ACM SIGACT по теории вычислений — STOC 2019 . стр. 217–228. arXiv : 1807.04271 . дои : 10.1145/3313276.3316310 . ISBN 9781450367059 . S2CID 44036160 .
- ^ Перейти обратно: а б Тан, Юин (2021). «Квантовый анализ главных компонент достигает экспоненциального ускорения только из-за предположений о подготовке состояния». Письма о физических отзывах . 127 (6): 060503. arXiv : 1811.00414 . Бибкод : 2021PhRvL.127f0503T . doi : 10.1103/PhysRevLett.127.060503 . ПМИД 34420330 . S2CID 236956378 .
- ^ Перейти обратно: а б Гильен, Андраш; Ллойд, Сет ; Тан, Юин (12 ноября 2018 г.). «Квантовая низкоранговая стохастическая регрессия с логарифмической зависимостью от размеров». arXiv : 1811.04909 [ cs.DS ].
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Кнапп, Алекс, изд. (2018). «30 до 30 лет в 2019 году. Изобретая будущее от атома — Наука» . Форбс .
- ^ Перейти обратно: а б с д и ж г «Подросток находит классическую альтернативу квантовому алгоритму рекомендаций | Журнал Quanta» . Журнал Кванта . Проверено 14 ноября 2018 г.
- ^ «Стипендиаты Дэвидсона 2014» . www.davidsongifted.org . Проверено 14 ноября 2018 г.
- ^ Керенидес из Иордании; Пракаш, Анупам (29 марта 2016 г.). «Количественные рекомендательные системы». arXiv : 1603.08675 [ квант-ph ].
- ^ «Проблемы квантовых вычислений | Институт теории вычислений Саймонса» . simons.berkeley.edu . 9 января 2018 года . Проверено 14 ноября 2018 г.
- ^ «Выпускники естественных наук оставляют свой след в UT в Остине» . Проверено 14 ноября 2018 г.
- ^ «Студент снял одно из лучших приложений квантовых вычислений — что теперь?» . Центр сингулярности . 12 августа 2018 г. Проверено 14 ноября 2018 г.
- ^ Перейти обратно: а б Рассон, Мэри-Энн (04 сентября 2018 г.). «Гонка за создание самого мощного компьютера в мире» . Новости Би-би-си . Проверено 14 ноября 2018 г.
- ^ «Может быть, нам все-таки не нужны квантовые вычисления — Developer.com» . www.developer.com . 7 августа 2018 года . Проверено 14 ноября 2018 г.
- ^ «Эвин Тан» . Форбс . Проверено 14 ноября 2018 г.
Внешние ссылки
[ редактировать ]| Базы данных авторитетного контроля : академики |
|---|
