Hong-Ye Hu (扈鸿业)
特聘研究员 · 量子计算 / 量子学习与控制 / 机器学习
个人简介
我将于暑期成为特聘研究员 (Associate Professor)。计划每年招收博士生 1-2 人，长期招收博士后、访问学生与访问学者。
此前我在 哈佛量子计划任研究员、HQI Fellow。研究方向包括 量子计算理论、量子控制与学习理论、量子纠错。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，以第一作者身份设计了多种新型量子信息处理方案，并被多种量子实验平台采用，包括：
- 浅层量子随机测量技术：被 IBM 实验采用，参加 Phys.org 新闻报道。
- Ansatz-free 哈密顿量学习技术：首次提出对任意哈密顿量感知学习并可达到海森堡测量极限算法，被美国物理协会 APS 选作 Viewpoint 报道。
- 全局控制通用量子模拟：在 QuEra 光镊平台实验展示，参见 QuEra 报道。
- 全局控制光晶格费米子量子门与 d 波超导探测：参见 Physics World 报道。
此外，我也参与设计了 新型算法级量子纠错方案（参见 Yahoo Finance 报道）、早期量子纠错、半纠错的应用，以及提出 量子语言模型量子优势 并在真实西班牙语-英语翻译中展示（参见 Forbes 新闻报道）。
我的研究组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与多体理论、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与应用。
量子统计学习理论 量子最优控制 机器学习与量子信息 量子模拟与动力学 量子机器学习理论
工作经历
- 哈佛量子计划 & 哈佛-MIT 冷原子中心 2022 年 9 月 - 2026 年 5 月HQI 独立研究员（合作导师：Prof. Susanne Yelin, Prof. Misha Lukin, Prof. Soonwon Choi）
- QuEra Computing Inc. 2022 年 5 月 - 9 月量子算法顾问
- 美国宇航局量子智能研究组 NASA Quantum AI 2022 年 3 月 - 5 月Feynman Quantum Academy Intern
荣誉与服务
- Top 20 US University Tenure-Track Assistant Professor (Declined)
- Harvard Quantum Initiative Fellowship 2022
- Caltech IQIM Fellowship 2022 (Declined)
- UCSD Physics Chair's Challenge Award
- 北京大学未名学者
- 北京市优秀毕业生、北京大学优秀毕业生
- 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
