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Kechun Liu | 刘可淳
[5] Liu，K.，Mokhtari，M.，Li，B.，Nofallah，S.，May，C.，Chang，O.在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集（CVPRW）。2021，pp。3766–3775。
HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
成果一. 刘晓东研究员与合作者的论文 Uniqueness and ...
摘要： 我们考虑了具有固定入射方向的远场模式的裂纹散射逆问题。首先，我们证明了声软裂纹可以由具有固定入射方向的多频远场模式唯一地确定。该证明基于散射场的低频渐近分析。唯一性结果的一个重要特征是背景甚至可以是未知的非均匀介质。然后提出了一种改进的牛顿法来数值重建裂纹的形状和位置。与经典牛顿法相比，改进的牛顿法放松了对良好初始猜测的依赖，并且可以应用于多个裂纹。二维数值算例证明了改进的牛顿法的可行性和有效性。特别是，如果我们合理地使用两个频率或两个入射方向的测量值，重建的质量可以大大提高。 论文链接： http://dx.doi.org/10.1088/1361-6420/ad904d
量子刘维尔算子从可积性到混沌
最近邻间距分布遵循一维泊松分布P(s)=e−s[7]，而混沌系统则表现出能级排斥力，其P(s)根据其对称性类接近于随机矩阵理论(RMT)的维格纳猜测，当s较小时，P(s)∝sβ，其中对正交、酉和辛对称，β=1,2,4，这是著名的Bohigas-Giannoni-Schmit(BGS)猜想的内容[8]。BGS猜想现在在半经典理论中得到了很好的证实，适用于具有适当经典极限的系统[9-11]，并得到许多不同量子系统中大量数值和实验证据的支持[12-14]。多体量子系统的情况则不太清楚，尽管最近取得了一些理论进展 [ 15 – 17 ] 。由于费米子或玻色子粒子交换下的对称性，经典极限无法正确定义。通常，BGS 猜想被认为对多体量子系统也成立，这主要基于数值结果，但仍缺乏严格的推导。可积和混沌通用极限之间的转变是非通用的，取决于所研究的特定系统的特性，尽管已针对不同系统进行了非常详细的探索 [ 18 , 19 ] 。例如，在可积与混沌正交情况之间的转变中，一些系统表现出分数能级排斥，P(s)∝sβ，β值在可积情况β=0与对应的RMT系综值β=1之间连续变化，而其他系统则表现出满能级排斥，但仅限于一部分能级[20]。许多系统，特别是多体情况，表现出前一种行为。然而，Berry和Robnik的半经典转变理论预测了后一种行为[19]。在这种情况下P(0)=F，其中F由所考虑模型的经典极限的相空间中规则轨道的分数给出。在开放量子系统中，该理论的发展要落后得多，即使第一批结果是在BGS猜想提出后不久就出现的[21]。开放量子系统可以用刘维尔方程来描述，该方程表征密度矩阵算子随时间演化的特征。在马尔可夫近似下，刘维尔算子是线性非厄米算子，刘维尔方程可以写成林德布拉德主方程 [22] 。因此，刘维尔算子具有复特征值，而不是标准厄米量子力学的实能量。该问题的最初方法是研究与环境耦合较弱的可积或混沌汉密尔顿量。当汉密尔顿量可积时，Grobe 等人研究了复平面上的谱统计，发现与二维泊松分布符合得很好 [21] 。在混沌极限中，对于较小的s值，存在普遍的立方斥力P(s)∝s3，就像在非厄米随机矩阵的Ginibre系综中一样[23]，尽管完整P(s)分布的细节取决于非厄米矩阵的对称性[24,25]。对于开放量子自旋链，从可积到混沌的转变中的能级间距分布可以通过具有谐波约束的静态二维库仑气体来拟合，其中能级斥力由温度的倒数给出，表现出转变中的分数能级斥力[26]。最近，由于发现了新的可积多体刘维尔粒子家族[27-29]，人们需要采用不同的方法来研究开放量子系统的可积和混沌特性。扩展精确可解和量子可积的 Liouvil 函数类是提高我们对开放量子多体系统的理解的重要一步。最近的一些工作研究了随机混沌 Liouvil 函数复谱的统计特性 [ 30 , 31 ] 。然而，在物理多体 Liouvil 函数中，精确可解的可积极限和混沌极限之间的转变仍然大部分未被探索。在本文中，我们将基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型的文献 [ 28 ] 模型扩展到有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的可积线。这种新的可积 Liouvil 函数族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型，将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型，将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们
量子刘维尔算子从可积性到混沌
辛对称性，这是著名的Bohigas-Giannoni-Schmit (BGS)猜想的内容[8]。BGS猜想目前在半经典理论中已经得到充分证实，适用于具有适当经典极限的系统[9–11]，并得到许多不同量子系统中大量数值和实验证据的支持[12–14]。多体量子系统中的情况尚不清楚，尽管最近取得了一些理论进展[15–17]。由于费米子或玻色子粒子交换下的对称性，经典极限无法正确定义。通常假设BGS猜想对多体量子系统也成立，这主要基于数值结果，但仍然缺乏严格的推导。可积通用极限与混沌通用极限之间的转变是非通用的，取决于所研究特定系统的特性，尽管已针对不同系统进行了非常详细的研究 [18,19]。例如，在可积和混沌正交情况之间的转变中，一些系统呈现分数能级排斥，P ( s ) ∝ s β，β 的值在可积情况β = 0 和相应的 RMT 集合值β = 1 之间连续变化，而其他系统呈现满能级排斥，但仅限于一部分能级 [20]。许多系统，特别是在多体情况下，都表现出前一种行为。然而，Berry 和 Robnik 的半经典转变理论预测了后一种行为 [19]。在这种情况下，P (0) = F，其中 F 由所考虑模型的经典极限在相空间中的规则轨道分数给出。在开放量子系统中，该理论的发展程度要低得多，即使第一批结果在 BGS 猜想提出后不久就出现了 [21]。开放量子系统可以用刘维尔方程来描述，该方程表征密度矩阵算子的时间演化。在马尔可夫近似中，刘维尔算子是一个线性非厄米算子，刘维尔方程可以写成林德布拉德主方程 [22]。因此，刘维尔算子具有复特征值，而不是标准厄米量子力学的实能量。解决这个问题的最初方法是研究与环境耦合较弱的可积或混沌汉密尔顿量。当汉密尔顿量可积时，Grobe 等人研究了复平面上的谱统计，发现与二维泊松分布非常吻合 [21]。在混沌极限中，对于较小的 s 值，会出现普遍的立方排斥力 P ( s ) ∝ s 3，就像非厄米随机矩阵的 Ginibre 系综 [23] 中的情况一样，尽管完整的 P ( s ) 分布的细节取决于非厄米矩阵的对称性 [24, 25]。对于开放的量子自旋链，从可积到混沌转变过程中的能级间距分布已通过具有谐波约束的静态二维库仑气体拟合，其中能级排斥力由温度的倒数给出，表现出转变过程中的分数能级排斥力 [26]。最近，由于发现了新的可积多体刘维尔函数家族 [27–29]，需要采用不同的方法来研究开放量子系统的可积和混沌性质。扩展精确可解和量子可积刘维尔函数类是提高我们对开放量子多体系统的理解的重要一步。最近的一些工作研究了随机混沌刘维尔函数复谱的统计特性 [30,31]。然而，物理多体刘维尔函数中精确可解的可积极限和混沌极限之间的转变仍然大部分未被探索。在这封信中，我们将扩展参考文献中的模型。 [28] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型，将其转换为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 家族具有丰富而复杂的跳跃算子结构，并允许沿可积线进行简单的参数化。然后，我们根据单个参数定义一个 Liouvillian，它在可积性和完全混沌极限之间进行插值。利用这些模型 Liouvillians，我们
钢筋 - 刘
近年来，研究人员探索了基于强化学习的对象检测方法。但是，现有方法总是几乎没有令人满意的性能。主要原因是当前基于增强学习的方法生成一系列不准确区域而没有合理的奖励函数，并将最终步骤中的非最佳选择视为缺乏有效的区域选择和重新构成策略的检测结果。为了解决上述问题，我们提出了一种新的基于增强的基于基于的对象检测框架，即增强框架，通过将增强剂学习剂与基于卷积神经网络的特征空间整合在一起，具有区域选择的能力并进行了重新确定。在钢筋中，我们重新开发了一个奖励功能，该奖励功能使代理可以有效地训练并提供更准确的区域建议。为了进一步优化它们，我们设计了基于卷积神经网络的区域选择网（RS-NET）和边界框重新填充网络（BBR-NET）。尤其是前者由两个子网络组成：联合网络（IOU-NET）和完整性网络（CPL-NET）共同选择了最佳区域建议。后者旨在将选定的结果重新定义为最终结果。在两个标准数据集Pascal VOC 2007和VOC 2012上的广泛实验结果表明，增强剂能够改善该地区的选择，并学习更好的代理动作表示增强性学习，从而导致最先进的表现。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
个人简历：刘嘉
电子邮件：jia_liu@seas.harvard.edu 学术任职 01/2019- 哈佛大学工程与应用科学学院生物工程助理教授 2015-2018 斯坦福大学化学工程与生物工程系博士后 2014-2015 哈佛大学化学与化学生物学系博士后研究员 教育经历 2009-2014 哈佛大学化学博士 2005-2009 复旦大学化学学士 奖项与荣誉 2022 被《麻省理工技术评论》评选为 35 岁以下发明家（全球名单） 2022 被《先进材料》评选为“新星”奖 2022 美国空军科学研究办公室 (AFOSR) 青年研究员计划 (YIP) 奖 2021 NIH/NIDDK 催化剂奖（DP1，主任先锋奖计划） 2021 2021 MRS 最佳研讨会演讲奖 2021 哈佛 SEAS LInc 教职员工奖学金 2020 威廉·F·米尔顿奖 2020 哈佛干细胞研究所种子基金奖 2019、2020 哈佛大学院长有前途奖学金竞争基金 2019 阿拉蒙特青年教师奖 2016 Springer 年度最佳论文奖 2016 入围 Burroughs Wellcome 基金、科学界面职业奖 2015 C&EN 评选的“注射器注射电子学”最显著化学研究进展 2015 科学美国人评选的“注射器注射电子学”十大改变世界的想法 2014 中国优秀留学生 2012 哈佛大学 Fieser 讲座奖 2009 个人科技创新学术奖学金 2007-2008 金惠君李政道奖学金 2008 埃克森美孚美孚奖学金 2005 年州冠军、全国高中化学奥林匹克学生奖项和荣誉 2021 年研究生 Paul Le Floch 入选福布斯 30 位 30 岁以下 | 2022 年科学榜单。 2021 年研究生 Paul Le Floch 在 2021 年 MRS 秋季会议上获得 MRS 研究生金奖。 2021 年研究生 Ariel Lee 获得 NSF 研究生奖学金。 2021 年研究生 Jaeyong Lee 获得 Kwanjeong 教育基金会颁发的 Kwanjeong 奖学金 2020 年研究生 Yichun He 获得哈佛大学艺术与科学研究生院颁发的 James Mills Piece 奖学金 2020 年本科生 Daniel Solomon 获得哈佛大学研究项目奖学金 2019 年研究生 Hao Sheng 获得研究生 Aramont 奖 2019 年本科生 Thomas Blum 获得达文波特学院 Richter 暑期奖学金
