顛覆量子計算,“殺死”現有的發展成果,18歲華裔瞭不起

18歲,這正是一個人一生中最好的時光,大部分的年輕人都還在為自己未來進入大學生活而做準備。但有少部分人,已經在這個年紀讀完瞭本科學業,比如華裔埃文·唐就是其中之一。埃文在13歲那一年,已經在克薩斯大學獲得瞭4.0GPA的成績,當於是每門功課都是滿分,至今這個紀錄未被打破。14歲,他直接跳三級進入德州奧斯汀分校學習,18歲完成該校本科學業。

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後來,他又到華盛頓大學專攻讀計算機科學博士,期間取得瞭驚人的成績。他顛覆瞭原有的量子計算,“殺死”現有的發展成果。2017年的春季開始,當時埃文選擇瞭計算機專傢阿倫森的量子信息課,並開始自己的獨立研究項目,身為老師的阿倫森認為埃文極為的聰明有才華,於是為他準備好幾個關於研究備選的題目,這名少年在當時勉為其難的選擇瞭推薦問題。

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因為他覺得這是所有備選課題中最簡單的一個,盡管會在攻克這個課題中遇到不少困難。阿倫森給埃文提出瞭一個研究課題:證明任何經典推薦算法的速度都沒有量子推薦算法快。

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那什麼是推薦問題?它是指對用戶可能會喜歡的一些產品提供建議,比如說,一位用戶在網上搜索瞭一個節目,那麼網站接下來就會根據用戶搜索的內容,計算出用戶在接下來的時間,可能會想要觀看的節目內容,並做出推薦,這樣一來客戶對網戰的好感度就會增加。

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想要做到這種有針對性的推薦,要使用的計算方法就是量子計算,量子計算是2016年,由兩位科學計算機傢克裡尼迪斯、普拉卡什提出的算法,這個算法解決推薦的速度,已經超過目前任何的一種經典算法,因為它可以將輕松的將問題簡單化。

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埃文在對推薦問題這個課題上很認真,並將其作為自己畢業論文的課題,在研究開始的時候,他也認為更快的經典算法並不存在,但後來卻改變瞭觀點,並認為這種算法存在,他發現量子算法中抽樣的思想同樣可以用到經典算法裡。

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而且這種算法與量子算法相同,說得簡單一點,埃文已經在量子算法和經典算法中找到瞭屬於自己的算法,而且計算的速度很快。他還要在網上發表論文,論文中不能有出錯的地方,一旦出現,那他的學業生涯將會受到嚴重的影響。

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埃文在6月份參加加州大學的量子計算研討會,當時有很多計算領域的專傢都來到這裡,埃文在舉辦瞭兩天的兩場講座,專傢在聽瞭4個小時以後,發現他的經典算法是正確的,確實存在。在同行評議做完以後,這個算法就可以正式的發表。這位少年真的非常瞭不起,既能孕育出瞭新的算法,也能夠證明量子算法跟經典算法之間互相受到影響,是一個不可多得的人才。

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