令人震撼！不凡的20后华裔天才少年科学家
埃文·唐 ， 英文名：EwinTang ， 出生于2000年 ， 中文有的译名为：唐乙文 ， 现为美国华盛顿大学的计算机科学家 。 因为她开发了使普通计算机可以进行过去只能由量子计算机完成计算的算法 ， 她被《福布斯》杂志评价为当今30位30岁以下的杰出科学人物之一 。 她提出这一算法时 ， 春秋还不到20岁 ， 是一位年仅18岁的硕士 。
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早期生活
唐是一个从小就天赋异禀的科研天才 ， 14岁时直接跳过高中而被录取奥斯汀得克萨斯大学 。 唐的父母是从台湾移民美国 ， 父亲是生物工程教授 ， 他从唐小小年纪就开始教唐大学课程 。 唐从小还需要学习中文、二胡等等中国的东西 ， 参加科学奥林匹克竞赛和诸如足球、越野等项目 ， 时不时还去父亲的纳米实验室兼职 。
唐的第一次科学研究是介入体内成像的生物医学研究 ， 例如光学探针视图异物反应（介入发表了第一篇论文）、细菌感染（介入发表了第二篇论文）、纤维蛋白沉积（介入发表了第三篇论文）、和嗜中性粒细胞反应的实时检测期间极化的巨噬细胞（介入发表了第四篇论文） 。
2014年 ， 唐因其用于实时检测感染的光学成像探头的研究成果而被授予戴维森奖学金 。 戴维森奖学金 ， 英文：DavidsonFellows ， 旨在表彰18岁以下、完成了原创的重要工作 ， 并有可能在科学、技术、数学、音乐、文学、哲学或“外部”种别中为社会做出积极贡献的年轻人 。 奖学金为5万美元 。 自2001年设立以来 ， 有286名学生获此奖励 。
2017年 ， 唐参加了斯科特·亚伦森（ScottAaronson）教授的量子信息课程 ， 曾在香港上过学的亚伦森教授 ， 很快就看上了唐的潜力 ， 将唐收录为其博士生 。 亚伦森评价唐是“不凡的学生” ， 并向唐提供了一系列可供其随意选择的研究项目及推荐课题 。
科研成就
在唐的研究成果之前 ， 最闻名的经典算法解决了一些线性代数题目 ， 在某些假设下 ， 该线性代数题目比同一个题目的最佳量子算法慢得多 。 在基于HHL算法的量子解决方案的启发下 ， 唐发现古典算法在类似的假设下 ， 在比量子算法更短的时间内解决了这些题目 ， 从而“量化”了它们并以指数方式改进了最闻名的经典算法 ， 为此发表了第五、第六、第七篇论文 。
2018年 ， 在进入量子计算领域不到一年的时间里 ， 唐发表了其第一篇量子计算的论文 ， 也是其博士论文 ， 题为：“量子启发式推荐系统的经典算法” 。 这一论文使唐获得计算机科学与纯数学博士学位 。 这一论文胪陈了一种解决推荐系统题目的新算法 。 推荐系统题目是唐的导师所提供的少数几个项目之一 ， 唐不情愿地选择了该项目：“我很犹豫 ， 由于当我看它时 ， 这好像是一个困难 ， 但这是他给我的最简朴的题目” 。
推荐系统 ， 英文：recommendersystem,或recommendationsystem ， 用于猜测用户对物品的“评分”或“偏好” 。 推荐系统近年来非常流行 ， 应用于各行各业 。 推荐的对象包括：片子、音乐、新闻、书籍、学术论文、搜索查询、分众分类、以及其他产品 。 也有一些推荐系统专门为寻找专家、合作者、笑话、餐厅、美食、金融服务、生命保险、网络交友 ， 以及网页设计等 。
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举例来讲 ， Amazon或Netflix如何猜测特定消费者个人喜欢的书籍或片子？题目的线性代数方法如下：给定m个用户、n个产品、以及关于用户偏爱哪些产品的不完整数据 ， 以二叉树（Binarytree）数据结构组织 ， 其中用户没有太多改变其偏好的方式 ， 称为低秩矩阵（Low-rankmatrix） ， 给定用户可能会选择哪些产品想购买？解决此题目的常见线性代数经典策略是重构完全偏好矩阵的近似 ， 并使用它来猜测下一个首选乘积 。 这种策略在矩阵维度上至少使用时间多项式 。
在2016年 ， IordanisKerenidis和AnupamPrakash发现了一种指数级更快的量子算法 ， 此算法使用HHL算法从偏好矩阵的近似值直接对乘积进行采样 ， 而无需重构矩阵本身 ， 从而避免了上述多项式限制 。
HHL算法 ， 又称为：线性方程组的量子算法（Quantumalgorithmforlinearsystemsofequations） ， 指一种于2009年制定的用于求解线性方程组的量子算法 ， 该算法估算给定线性方程组的矢量解上的标量丈量结果 。
在Kerenidis和Prakash的快速量子算法的启发下 ， 唐的经典算法也能够执行相同的计算 ， 但是可以在普通计算机上执行 ， 而无需进行量子机器学习 。 两种方法都以多对数时间（polylogarithmictime）运行 ， 这种多对数时间体现的是总计算时间与诸如产品和用户总数之类的题目变量的对数成比例 ， 但是只有唐利用了量子采样技术的经典复制 。
在唐的研究成果之前 ， 人们普遍假设不存在快速经典算法 。 Kerenidis和Prakash也未尝试研究经典解 ， 而唐的导师指派给唐的博士论文任务是证实这样的经典解并不存在 。
在唐的研究发表之前 ， 唐和其导师参加了一个量子计算研讨会 ， 唐于2018年6月18日至19日在包括Kerenidis和Prakash在内的听众前进行了演讲 。 经由四个小时的质询 ， 人们一致以为唐的经典算法看来是准确的 。
同年 ， 唐获得硕士学位 。 在詹姆斯·李（JamesLee）的指导下 ， 在华盛顿大学开始理论计算机科学专业博士研究 ， 继承其研究并推广上述结果 ， 对基于量子力学的其他基于HHL的题目进行了量化：主成分分析（发表的第六篇论文）和低秩随机回归（发表的第七篇论文） 。
媒体报道
世界上很多媒体广泛报道了唐的使用经典计算而不是量子计算来解决推荐系统题目的工作 ， 它消除了只有量子机器算法才可能使计算加速的观念 。
唐时年仅18岁 ， 就因其致力于开发使经典计算能够处理以前只能由量子计算完成任务的计算方法而被福布斯评为当今30位30岁以下的杰出科学人物之一 。
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【令人震撼！不凡的20后华裔天才少年科学家】海内近年来对年轻有为的唐的学术成就进行过多次报道 ， 有的对“他”进行了报道 ， 有的对“她”进行了报道 ， 因此人们搞不清楚“他”仍是“她” 。 这里顺便解释一下 ， “他”就是“她” ， 所以也被列入了“世界变性人名人堂”（wikidata） 。
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