#  关于我 

 



 ##  

  expand\_more  

 
  

 

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）