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  • 18岁读博士挑战量子计算领域示范问题Tang证明

    在本月早些时候在线发表的一篇论文中,18 岁的 Ewin Tang 证明了一个重要的计算问题可以用一台普通计算机来解决,而且可能具有量子计算机的性能。ohEednc

    以最实际的问题“推荐问题”为例,它涉及亚马逊和 Netflix 等服务如何确定用户想要尝试哪些产品。计算机科学家认为,这个问题是量子计算应用的典型例子之一,可以比常规计算以指数级速度更快地解决,使这个问题成为未来量子计算性能的重要验证。现在Ewin Tang已经证明,事实并非如此。ohEednc

    14岁上大学,18岁攻读博士学位,挑战量子计算领域的示范问题

    Ewin Tang 今年春天毕业于德克萨斯大学奥斯汀分校,并将开始攻读博士学位。今年秋天在华盛顿大学学习。“这曾经是量子加速计算最清晰的范例之一,但现在不是了,”Ewin Tang 说。ohEednc

    Ewin Tang 从小学四年级跳到六年级。2014年,14岁的他进入德克萨斯大学奥斯汀分校,主修数学和计算机科学。2017 年春季,他参加了量子计算领域杰出研究员 Scott Aaronson 教授的量子信息课程。Aaronson 认为他是一个非常有才华的学生,并声称自己是一个独立研究项目的顾问。Aaronson 给了他一系列问题,包括一个推荐问题。唐有些不情愿地选择了这个问题。ohEednc

    “我犹豫了一会儿,因为这似乎是一个难题,但这是他给我的最简单的问题,”Ewin Tang 说。ohEednc

    这些“推荐问题”旨在推荐用户喜欢的产品。以 Netflix 为例,它知道您看过哪部电影以及数百万其他用户正在观看什么。那么根据这些信息,你接下来想看什么电影呢?ohEednc

    你可以把这些数据想象成一个巨大的网格或矩阵排列,电影列在最上面,用户列在侧边,网络中各点的值用来量化每个用户对每个人的影响喜欢的电影。好的算法可以快速准确地识别出电影与用户的相似度,填补矩阵中的空白,为用户推荐喜欢的电影。ohEednc

    2016 年,计算机科学家 Iordanis Kerenidis 和 Anupam Prakash 发布了一种量子算法,可以比任何已知的经典算法更快地解决推荐问题。他们通过简化问题模型实现了这种量子加速:与其填充整个矩阵并确定单个最佳推荐结果,他们开发了一种对用户进行分类的方法:例如,用户喜欢商业大片还是独立电影?并对现有数据进行采样以生成足够高质量的推荐。ohEednc

    在 Kerenidis 和 Prakash 的研究期间,量子计算机似乎能够比经典计算机更快地解决一些示例问题。大多数示例问题都是专门的、狭窄的问题,旨在利用量子计算机。Kerenidis 和 Prakash 的发现令人兴奋,因为该研究提出了一系列令人担忧的实际问题,量子计算机在解决这些问题方面的表现优于经典计算机。ohEednc

    “我认为这是机器学习和大数据领域的第一个范例,量子计算机可以解决一些我们用经典计算机无法解决的问题,”现在在巴黎计算机科学研究所的计算机科学家 Kerenidis 说。ohEednc

    Kerenidis 和 Prakash 证明,量子计算机解决推荐问题的速度比任何已知算法都要快,呈指数级增长。但他们未能证明不存在快速经典算法。所以当 Aaronson 在 2017 年开始与 Ewin Tang 合作时,前者提出的问题是证明没有快速的经典算法来解决推荐问题,从而证实 Kerenidis 和 Prakash 的量子加速是真实的。ohEednc

    “在我看来,这似乎是完成问题最重要的最后一步,”Aaronson 说。他当时认为不存在快速的经典算法。ohEednc

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    Ewin Tang 将开始攻读博士学位。今年秋季学习 图片来源:Vivian Abagiu,德克萨斯大学 AustinohEednc

    传统算法运算速度堪比量子计算,颠覆权威学者结论

    Tang 于 2017 年秋季开始研究,目的是将推荐问题作为毕业论文的题目。几个月来,他一直试图证明不存在快速的经典算法。但随着时间的推移,他开始认为这样的算法可能确实存在。ohEednc

    “我开始相信一个快速的经典算法确实存在,但我无法向自己证明这一点,斯科特似乎认为这样的算法不存在并且他是权威计算机有哪些经典算法,”唐说。ohEednc

    最后,随着论文的截止日期越来越近计算机有哪些经典算法,Tang 写信给 Aaronson,承认他对这个主题越来越怀疑:“Tang 写信给我,实际上,‘我认为有一种快速的经典算法’,”Aaronson 说。ohEednc

    整个 2018 年春天,Tang 编写了算法的结果,并与 Aaronson 一起整理了算法证明中的一些步骤。Tang 发现的这个快速经典算法直接受到了 Kerenidis 和 Prakash 两年前发现的快速量子算法的启发。Tang 表明,在他们的算法中使用的量子采样技术 Kerenidis 和 Prakash 可以在经典环境中复制。与 Kerenidis 和 Prakash 的算法一样,Tang 的算法运行在多对数时间,即计算时间按特征(如数据集中的用户数和产品数)成对数缩放,比任何先前已知的经典算法的速度都要快已经成倍增长。ohEednc

    算法完成后,Aaronson 希望在公开发布之前确保算法是正确的。“我仍然很紧张,一旦一篇论文在网上发表,如果算法出错,他职业生涯的第一篇主要论文的价值就会降低,”Aaronson 说。ohEednc

    青春是出乎意料的,青春是成熟的

    Aaronson 计划于 6 月参加加州大学伯克利分校的量子计算研讨会。量子计算领域的许多重量级人物将出席,包括 Kerenidis 和 Prakash。正式会议结束几天后,Aaronson 邀请 Tang 到伯克利非正式地展示他的算法。ohEednc

    6月18日至19日上午,唐先生做了两次演讲,并回答了听众的提问。四个小时的演讲结束时,在场的人达成了共识:唐提出的经典算法似乎是正确的。然而,房间里的许多人并不知道演讲者的年龄。“我当时不知道他 18 岁,我无法从通讯中看出。在我看来,他的讲话非常成熟,”克雷尼迪斯说。目前,该算法在正式发布之前需要经过正式的同行评审。ohEednc

    唐的发现似乎是量子计算的一个挫折。但也许不是。这一发现抹去了量子计算中最明显的优势之一。但同时,唐的论文进一步证明了量子和经典算法研究之间存在着卓有成效的相互作用。ohEednc

    “Tang 的发现反驳了 Kerenidis 和 Prakash 的量子加速神话,但从另一个意义上说,这也是一个很大的进步,是建立在 Kerenidis 和 Prakash 研究的基础上的。没有他们,Tang 不可能成功地制作出这种基于量子算法的经典算法。关于量子算法,”Aaronson 说。ohEednc

    (原文发表于Quantamagazine,参考链接:quantamagazine.org;新智元编译)ohEednc

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