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黎珍宇：确定性与随机性并行含混不清，首尝试量子机器学习

黎珍宇是一位来自中国科学院的优秀研究员，其研究领域涉及量子计算、量子信息以及机器学习等领域。在研究过程中，黎珍宇发现确定性与随机性的关系十分复杂，两者并行含混不清。因此，他开始尝试将量子计算和机器学习相结合，进一步深化对这两种复杂性质的理解。

量子计算是相对于传统计算的一种新型计算方式，其以量子比特（qubit）而非传统的二进制比特（bit）作为基本计算单元。相比于传统计算，量子计算的特殊性质可以使得某些计算任务具有远比传统计算更高的效率，比如大规模的因数分解和化学计算等。因此，量子计算具有极高的应用价值，被广泛地应用于计算机科学、物理学、化学等各个领域。

另一方面，机器学习也是近年来备受瞩目的领域，其基于数据和统计学习的方法可以在各种领域中实现高精度、高效率的模式识别、分类和预测等任务。然而，传统的机器学习算法存在着某些局限性，比如对于高维数据的处理能力比较有限，容易陷入局部最优解等问题。

针对传统机器学习算法的这些问题，黎珍宇开始将量子计算和机器学习相结合，提出了量子机器学习的概念。量子机器学习的主要思想是利用量子计算的特殊性质来解决传统机器学习算法存在的局限性。比如，利用量子并行性在高维数据中进行快速的搜索、优化或者采样等任务；利用量子态的嵌入来对原始数据进行高效的线性降维；利用量子的量子相似度来实现快速的数据聚类等。

量子机器学习在理论和实践中都具有广阔的应用前景。而黎珍宇在这一领域的研究也正处于探索阶段，他主要关注于量子机器学习算法的设计和实现，以及针对具体实例的优化和尝试。特别地，他也关注于如何将量子机器学习的框架应用于经典机器学习算法，从而进一步提高经典机器学习算法的效率和精度。

综上所述，黎珍宇是一位在量子计算和机器学习领域开创性尝试的研究员，他的研究成果未来将有可能对计算和数据科学的发展产生深远影响。