Hong-Ye Hu (扈鸿业)

哈佛量子计划研究员 · 量子信息 / 量子控制 / 机器学习

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研究简介

我目前是 Harvard Quantum Initiative (HQI) 的研究员，研究方向包括量子信息理论、量子控制与机器学习。我与多个量子实验平台的实验团队密切合作，包括中性原子镊阵列、光晶格和超导量子比特，并设计了多种已在实验中实现的量子信息处理方案。

我的研究关注可编程量子系统在近期量子技术和容错量子计算中的应用，尤其是如何结合量子信息理论、量子最优控制与机器学习，提升量子技术能力并加深我们对量子多体系统的理解。

量子模拟 量子统计学习 量子最优控制 机器学习与量子信息 随机测量工具箱 量子机器学习理论

工作经历

  • Harvard Quantum Initiative & Harvard-MIT Center for Ultracold Atoms Research Fellow · 2022 至今
  • QuEra Computing Inc. Quantum Algorithm Consultant · 2022
  • NASA Quantum AI and USRA Feynman Quantum Academy Intern · 2021 - 2022
  • Salk Institute for Biological Studies Research Assistant · 2016 - 2018

荣誉与服务

  • Harvard Quantum Initiative Fellow
  • UCSD Physics Chair's Challenge Award
  • 北京大学未名学者、北京市优秀毕业生、中国大学生物理学术竞赛金牌
  • 长期担任 Nature Communications、npj Quantum Information、Physical Review X Quantum、Physical Review Letters、Quantum、QIP、TQC、AQIS 等期刊和会议的审稿人
“To learn, read. To know, write. To master, teach.” — Hindu proverb

精选论文

  1. Nat. Commun.
    Demonstration of robust and efficient quantum property learning with shallow shadows
    Hong-Ye Hu, Andi Gu, Swarnadeep Majumder, and 7 more authors
    Nature Communications, 2025
    Abs DOI HTML
    146 Google Scholar citations