关于我

我是哈佛量子研究院（Harvard Quantum Initiative, HQI）的青年研究员，研究方向涵盖量子信息理论与机器学习。我长期与实验团队紧密合作，探索多种前沿量子平台，包括中性原子光镊阵列、光学晶格和超导量子比特，已设计多项实验方案并成功在真实量子设备上实现，应用于量子计算、量子机器学习与量子测量等核心任务。我的紧密合作教授包括哈佛大学Susanne Yelin教授（美国物理协会会士），哈佛大学Mikhail Lukin教授（美国科学院院士），哈佛大学Arthur Jaffe教授（美国科学院院士），麻省理工学院Soonwon Choi教授（Sloan Fellow）等。

我的研究聚焦于可编程量子系统的高效应用，涵盖：

  • 模拟与数字量子模拟
  • 量子统计学习（如哈密顿量学习、器件表征、量子态重构）
  • 量子最优控制、高保真量子门设计、机器学习自动化量子控制
  • 机器学习辅助的量子误差校正与自动化码构建

通过融合量子信息、最优控制与机器学习的方法，我致力于推动量子技术的实用化发展，并加深我们对复杂量子多体系统的理解。

我的研究成果发表于 Nature、Nature Communications、Physical Review Letters、PRX Quantum 等国际顶尖学术期刊，并多次被 Science Magazine、Phys.org、Quantum Insider 等科技媒体专题报道。其中，我的论文 “Ansatz-free Hamiltonian Learning with Heisenberg-limited Scaling” 被美国物理学会《Physics》杂志选为 Viewpoint 新闻特写（入选率仅 0.3%），成为该杂志自创刊以来第 126 篇关于量子信息的 Viewpoint 报道。

研究方向

  • 量子模拟（Quantum Simulation）：
    利用可编程量子平台（如中性原子阵列、光学晶格与超导量子电路）对多体量子系统进行模拟量子与数字量子模拟研究。
  • 量子统计学习（Quantum Statistical Learning）：
    发展可扩展的哈密顿量学习、器件表征、随机基准测试以及量子态层析等方法。
  • 量子最优控制（Quantum Optimal Control）：
    在实验约束条件下，为中性原子、光学晶格和超导体系设计并实现高保真量子门操作的最优脉冲序列。
  • 面向量子信息的机器学习（Machine Learning for Quantum Information）：
    开发基于机器学习的高效量子系统学习与控制工具，包括自动化量子纠错码设计及高效译码算法。
  • 基于原子阵列的高效量子信息处理（Efficient Quantum Information Processing with Atom Arrays）：
    利用里德伯原子阵列的灵活性与可编程性，实现可扩展且具高表达能力的量子计算。
  • 随机测量工具箱（Randomized Measurement Toolbox）：
    设计并应用随机测量协议，用于高效的量子态与过程估计、误差缓解及混合模拟–数字量子计算。
  • 噪声鲁棒的量子协议（Noise-Robust Quantum Protocols）：
    发展在实际噪声下仍具高精度与高采样效率的方法，包括误差缓解策略。
  • 量子信息理论的基础与应用（Foundations and Applications of Quantum Information Theory）：
    研究量子纠缠、计算复杂度以及近期量子器件的信息论极限的理论基础与应用。
  • 量子机器学习理论（Quantum Machine Learning Theory）：
    探究量子学习任务中的量子优势理论，包括基于量子纠缠、非定域性及情境性的无条件量子优势。

荣誉与主要奖项

  • 哈佛量子研究院奖学金（Fellowship of Harvard Quantum Initiative，2022年）
  • 幺正奖学金（Unitary Fund，2022年）
  • 加州大学校长博士论文奖候选人（由物理系提名，2021 年）
  • 美国宇航局-USRA费曼奖学金 （NASA-USRA Feynman Scholarship，2021年）
  • 系主任挑战奖，加州大学圣迭戈分校物理系（2018 年）
  • “未名学者”荣誉称号，北京大学（2013–2016 年）
  • 北京市优秀毕业生称号（教育部颁发，2016 年）
  • 中国大学生物理学术竞赛金牌，北京大学代表队（2013 年）

教育与职业经历

  • 2022年9月 – 至今：哈佛量子研究院（Harvard Quantum Initiative）暨哈佛–麻省理工超冷原子中心（Harvard–MIT Center for Ultracold Atoms），青年研究员
  • 2022年6月 – 2022年8月：QuEra Computing 公司，量子算法顾问
  • 2021年6月 – 2022年6月：美国国家航空航天局（NASA）量子人工智能实验室与美国大学空间研究协会（USRA），费曼量子学院实习研究员
  • 2016年3月 – 2022年3月：加利福尼亚大学圣迭戈分校（University of California, San Diego），物理学博士，导师为尤亦庄教授。
  • 2016年9月 – 2018年3月：索尔克生物研究所（Salk Institute for Biological Studies），研究助理
  • 2012年9月 – 2016年6月：北京大学，理学学士，导师为吴飙教授。

学术服务

我积极参与学术社区服务，担任以下期刊与会议的审稿人：

  • Nature Communications（《自然·通讯》）
  • npj Quantum Information（《自然·量子信息》）
  • Physical Review X Quantum（《物理评论X·量子》）
  • Physical Review Letters（《物理评论快报》）
  • Physical Review Research（《物理评论研究》）
  • Quantum（《Quantum》期刊）
  • Machine Learning: Science and Technology（《机器学习：科学与技术》）
  • Quantum Science and Technology（《量子科学与技术》）
  • TQC Conference（量子计算理论会议）
  • AQIS Conference（亚洲量子信息科学会议）
  • QIP Conference（量子信息处理会议）