乌梅什·瓦兹拉尼

乌梅什·维尔库马尔·瓦兹拉尼(英语:Umesh Virkumar Vazirani)是一位印度裔美国数学家计算机科学家,是加利福尼亚大学柏克莱分校电机工程与计算机科学的罗杰·A·斯特劳赫教授,也是柏克莱量子计算中心的主任。他的研究兴趣主要在于量子计算方面。他也是一本关于算法的教科书的共同作者[1]

乌梅什·瓦兹拉尼
Umesh Vazirani
国籍 美国
母校麻省理工学院
加利福尼亚大学柏克莱分校
知名于伯恩斯坦-瓦兹拉尼算法英语Bernstein–Vazirani algorithm
奖项富尔克森奖(2012)
网站www.cs.berkeley.edu/~vazirani/
科学生涯
研究领域量子计算计算复杂性
机构加利福尼亚大学柏克莱分校
论文Randomness, Adversaries and Computation(1986年)
博士导师曼纽尔·布卢姆
博士生斯科特·亚伦森英语Scott Aaronson
安德里斯·安贝尼斯英语Andris Ambainis
桑吉夫·阿罗拉英语Sanjeev Arora
乌尔米拉·马哈德夫英语Urmila Mahadev
迈度·苏丹英语Madhu Sudan
大卫·祖克曼英语David Zuckerman (computer scientist)

生平

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瓦兹拉尼于1981年在麻省理工学院获得学士学位[2],1986年在加利福尼亚大学柏克莱分校获得博士学位,师从曼纽尔·布卢姆[3]

他和加利福尼亚大学尔湾分校教授维杰·瓦兹拉尼英语Vijay Vazirani是兄弟。

研究工作

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瓦兹拉尼是量子计算领域的创始人之一。他在1993年和他的学生伊森·伯恩斯坦(Ethan Bernstein)一起发表关于量子复杂性理论的论文[4],定义出一个量子图灵机的模型,该模型适合于基于复杂性的分析。这篇论文还给出一个量子傅立叶变换的算法,之后被彼得·秀尔在一年内用于他著名的整数因子的量子算法

他与查尔斯·H·本尼特英语Charles H. Bennett (physicist)、伊森·伯恩斯坦和吉勒斯·布拉萨德英语Gilles Brassard合作,表明量子计算机解决黑盒搜索问题的速度不能超过待搜索元素数量的   。这一结果表明格罗弗算法是最优的,并表明量子计算机不能在多项式时间内仅使用证明人解决NP完全的问题[5][6]

获奖和荣誉

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2005年,瓦兹拉尼和他的兄弟维杰·瓦兹拉尼英语Vijay Vazirani获选为计算机协会会士,乌梅什因其对理论计算机科学和量子计算的贡献[7],维杰则因其在近似算法方面的成就而获选为会士[8]。2012年,瓦兹拉尼因其在改善图分离器和相关问题的逼近率方面的成就,与萨蒂什·拉奥英语Satish Rao桑吉夫·阿罗拉英语Sanjeev Arora共同获得富尔克森奖。 2018年,他获选为美国国家科学院院士。

参考资料

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  1. ^ Algorithms: Dasgupta, Papadimitriou, Vazirani
  2. ^ Vazirani, Umesh Virkumar. Randomness, Adversaries and Computation. University of California, Berkeley. 1986-01-01 (英语). 
  3. ^ Umesh Virkumar Vazirani数学谱系计划的资料。.
  4. ^ Bernstein & Vazirani 1993.
  5. ^ Bennett, Charles H.; Bernstein, Ethan; Brassard, Gilles; Vazirani, Umesh. Strengths and Weaknesses of Quantum Computing. SIAM Journal on Computing. October 1997, 26 (5): 1510–1523. Bibcode:1997quant.ph..1001B. ISSN 0097-5397. S2CID 13403194. arXiv:quant-ph/9701001 . doi:10.1137/s0097539796300933. 
  6. ^ Aaronson, Scott. Lecture 23, Thurs April 13: BBBV, Applications of Grover (PDF). [November 17, 2020]. (原始内容存档 (PDF)于2022-10-24). 
  7. ^ ACM Fellows Award: Umesh Vazirani页面存档备份,存于互联网档案馆).
  8. ^ ACM Fellows Award: Vijay Vazirani页面存档备份,存于互联网档案馆).

外部链接

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