Ewin Tang

Ewin Tang (* 2000) ist eine US-amerikanische Informatikerin der University of California in Berkeley. Für die Erfindung von Quantencomputeralgorithmen für mas…

Ewin Tang (* 2000) ist eine US-amerikanische Informatikerin der University of California in Berkeley. Für die Erfindung von Quantencomputeralgorithmen für maschinelles Lernen erhielt sie 2025 den Maryam Mirzakhani New Frontiers Prize.[1] Das Wirtschaftsmagazin Forbes führe sie 2019 unter den Forbes 30 Under 30 für den Beweis, dass bestimmte Berechnungen, die von Quantenalgorithmen allgemein als exponentiell schneller angesehen wurden, tatsächlich in vergleichbarer Zeit von einem normalen (Nicht-Quanten-)Computer gelöst werden können.[2]

Ausbildung

Ewin Tang übersprang die vierte, fünfte und sechste Klasse. Mit 14 schrieb sie sich an der University of Texas in Austin für Mathematik und Informatik ein. Sie hörte eine Vorlesung zu Quanteninformatik bei Scott Aaronson. Dieser stellte ihr das Empfehlungsproblem (recommendation problem) vor. Beim Versuch zu beweisen, dass Quantencomputer dieses Problem exponentiell schneller lösen können, fand sie unter anderen Voraussetzungen einen klassischen Algorithmus mit polynomieller Laufzeit.[3]

Ihr Studium schloss sie mit Bachelorabschlüssen in Mathematik und Informatik über das Empfehlungsproblem im Jahr 2018 ab.[4] Anschließend promovierte sie bis 2023 in theoretischer Informatik bei James Lee an der University of Washington.[5]

Einzelnachweise

  1. ↑ Breakthrough Prize Laureates – Ewin Tang. 2025; (englisch).
  2. ↑ The 2019 30 under 30 Inventing the future from the atom up - Science. In: Forbes. 2018; (englisch).
  3. ↑ Major Quantum Computing Advance Made Obsolete by Teenager. In: Quanta magazine. 31. Juli 2018; (englisch).
  4. ↑ Evan Tang (CV). (englisch).
  5. ↑ Quantum Machine Learning Without Any Quantum. 2023; (englisch).
Personendaten
NAME Tang, Ewin
KURZBESCHREIBUNG US-amerikanische Informatikerin
GEBURTSDATUM 2000

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