香港城市大學博士（PhD）申請攻略及導師簡介

導師簡介

如果你想申請香港城市大學物理係博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大家詳細解析香港城市大學的Prof. Xin Wang的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

作為(wei) 香港城市大學物理係的副教授，導師是量子物理和凝聚態物理領域的傑出學者。

他於(yu) 2020年升任副教授，此前在同一所大學擔任助理教授。導師的學術背景十分出色，他於(yu) 2010年在哥倫(lun) 比亞(ya) 大學獲得物理學博士學位，2005年在北京大學獲得物理學學士學位。在加入香港城市大學之前，導師曾在美國馬裏蘭(lan) 大學學院公園分校擔任研究員，積累了豐(feng) 富的研究經驗。

導師的研究方向主要集中在理論量子物理和凝聚態物理領域，特別關(guan) 注自旋量子計算、量子控製、量子點以及關(guan) 聯電子係統等前沿課題。他的研究工作不僅(jin) 涉及基礎理論，還延伸到量子計算的實際應用，體(ti) 現了基礎研究與(yu) 應用研究的完美結合。

研究領域

導師的教學和研究興(xing) 趣涵蓋了量子物理學和凝聚態物理學的多個(ge) 方麵。在教學方麵，他開設了量子計算、現代物理學基礎等課程，為(wei) 學生提供了深入了解量子世界的機會(hui) 。他還積極參與(yu) 科普活動，為(wei) 中學生講解量子計算的奧秘，體(ti) 現了他對科學教育的熱忱。

在研究方麵，導師的興(xing) 趣主要集中在以下幾個(ge) 領域：

1. 自旋量子計算：研究基於自旋的量子比特，探索如何利用自旋來實現量子信息處理。
2. 量子控製：開發新的量子控製技術，提高量子門的精度和魯棒性。
3. 量子點：研究半導體量子點係統，探索其在量子計算中的應用潛力。
4. 關聯電子係統：研究強關聯電子係統的物理性質，包括高溫超導體等新奇量子材料。
5. 機器學習在量子係統中的應用：將機器學習技術應用於量子控製和量子參數估計等問題。
6. 數值方法：開發和應用新的數值方法來模擬和研究複雜的量子係統。

研究分析

"Plug-and-play approach to nonadiabatic geometric quantum gates"

發表期刊：Physical Review Letters

研究領域：量子計算，量子門設計

研究內(nei) 容：這篇論文提出了一種新的"即插即用"方法來實現非絕熱幾何量子門。幾何量子門因其對某些類型噪聲的抗性而受到關(guan) 注，但傳(chuan) 統的實現方法往往需要複雜的控製序列。

重要發現：作者開發了一種簡單而有效的方法來設計和實現非絕熱幾何量子門，這種方法可以大大簡化量子門的實驗實現。

"Generalizable control for quantum parameter estimation through reinforcement learning"

發表期刊：npj Quantum Information

研究領域：量子參數估計，機器學習(xi)

研究內(nei) 容：這篇論文探討了如何利用強化學習(xi) 來優(you) 化量子參數估計的控製策略。量子參數估計是量子計量學的核心問題，對於(yu) 提高量子傳(chuan) 感器的精度至關(guan) 重要。

重要發現：研究團隊開發了一種基於(yu) 強化學習(xi) 的方法，能夠自動設計出高效的量子控製策略，這些策略在各種不同的量子係統中都表現出色。

"Detection-based error mitigation using quantum autoencoders"

發表期刊：arXiv預印本

研究領域：量子錯誤緩解，量子自編碼器

研究內(nei) 容：這篇論文提出了一種基於(yu) 量子自編碼器的新型錯誤緩解方法。在現實的量子計算中，量子噪聲是一個(ge) 主要挑戰，開發有效的錯誤緩解技術對於(yu) 實現大規模量子計算至關(guan) 重要。

重要發現：作者設計了一種量子自編碼器結構，能夠檢測和緩解量子電路中的某些類型錯誤，而無需知道錯誤的具體(ti) 形式。

"Robust quantum gates for singlet-triplet spin qubits using composite pulses"

發表期刊：Physical Review A

研究領域：量子計算，自旋量子比特

研究內(nei) 容：這篇論文研究了如何利用複合脈衝(chong) 技術來提高自旋量子比特中量子門的魯棒性。自旋量子比特是實現固態量子計算的一個(ge) 重要候選係統，但容易受到各種噪聲的影響。

重要發現：研究團隊設計了一係列複合脈衝(chong) 序列，能夠顯著減少量子門操作對某些係統參數波動的敏感性，從(cong) 而提高量子門的保真度。

"Noise-resistant control for a spin qubit array"

發表期刊：Physical Review Letters

研究領域：量子計算，量子控製

研究內(nei) 容：這篇論文探討了如何在自旋量子比特陣列中實現抗噪聲的量子控製。在實際的量子計算機中，需要同時控製多個(ge) 量子比特，而保持量子相幹性是一個(ge) 巨大挑戰。

重要發現：作者提出了一種新的控製方案，能夠在存在強噪聲的情況下仍然實現高保真度的量子門操作。這種方案利用了動態解耦技術和複合脈衝(chong) 的思想。

"Quantum information scrambling through a high-complexity operator mapping"

發表期刊：Physical Review A

研究領域：量子信息，量子混沌

研究內(nei) 容：這篇論文研究了量子信息在複雜量子係統中的擴散和混沌化過程，這個(ge) 過程被稱為(wei) "量子信息擾亂(luan) "。理解這個(ge) 過程對於(yu) 量子熱力學、量子黑洞物理等領域都有重要意義(yi) 。

重要發現：研究團隊設計了一種高複雜度的算子映射方法，能夠有效地模擬量子信息擾亂(luan) 過程。他們(men) 發現，這種方法可以產(chan) 生近似隨機的酉矩陣，這與(yu) 真實的量子混沌係統行為(wei) 相似。

項目分析

項目標題：基於(yu) 量子點的魯棒量子計算

研究內(nei) 容：這個(ge) 項目旨在探索如何利用半導體(ti) 量子點來實現高性能的量子比特。研究團隊深入研究了量子點係統的物理特性，包括能級結構、自旋動力學等，並基於(yu) 這些理解設計了新的量子門操作方案。

重要發現：研究團隊成功開發了幾種新型的量子門設計，包括利用障礙控製的三重量子點電荷量子比特，以及基於(yu) 分子軌道理論的雙量子點自旋量子比特。這些設計顯著提高了量子門的保真度和抗噪聲能力。

項目標題：機器學習(xi) 輔助的量子控製優(you) 化

研究內(nei) 容：這個(ge) 項目探索了如何將現代機器學習(xi) 技術，特別是強化學習(xi) ，應用於(yu) 量子係統的控製優(you) 化。研究團隊開發了一係列算法，用於(yu) 自動設計量子控製策略，以實現高保真度的量子門操作和高精度的量子參數估計。

重要發現：研究團隊成功開發了幾種基於(yu) 強化學習(xi) 的量子控製算法，這些算法能夠自動發現優(you) 化的控製策略，在某些情況下甚至超越了人工設計的方案。特別是在量子參數估計方麵，他們(men) 的方法展現出了優(you) 秀的泛化能力。

項目標題：量子信息擾亂(luan) 與(yu) 量子熱力學

研究內(nei) 容：這個(ge) 項目研究了量子信息在複雜量子係統中的動態行為(wei) ，特別是量子信息擾亂(luan) 過程。研究團隊開發了新的理論工具和數值方法來模擬和分析這個(ge) 過程，並探討了它與(yu) 量子熱力學、量子混沌等領域的聯係。

重要發現：研究團隊提出了一種新的高複雜度算子映射方法，能夠有效模擬量子信息擾亂(luan) 過程。他們(men) 還發現了這個(ge) 過程與(yu) 量子係統熱化之間的深刻聯係，為(wei) 理解量子多體(ti) 係統的動力學行為(wei) 提供了新的視角。

研究想法

量子-經典混合學習(xi) 算法： 結合導師在量子控製和機器學習(xi) 方麵的expertise，可以探索設計一種量子-經典混合學習(xi) 算法。這種算法將量子計算的優(you) 勢與(yu) 經典機器學習(xi) 的成熟技術相結合，可能在某些特定問題上實現超越純經典或純量子方法的性能。

拓撲保護的幾何量子門： 基於(yu) 導師在非絕熱幾何量子門方麵的研究，可以探索將拓撲保護的概念引入幾何量子門的設計中。這可能會(hui) 產(chan) 生一種新型的量子門，既具有幾何量子門的魯棒性，又享有拓撲保護的優(you) 勢。

量子信息擾亂(luan) 的應用研究： 將導師在量子信息擾亂(luan) 方麵的研究擴展到實際應用領域。例如，可以探索利用量子信息擾亂(luan) 來設計新型的量子加密協議或量子隨機數生成器。

機器學習(xi) 輔助的量子材料設計： 結合導師在量子係統和機器學習(xi) 方麵的專(zhuan) 長，可以開發一種利用機器學習(xi) 來輔助設計新型量子材料的方法。這可能對開發新的量子比特或量子傳(chuan) 感器材料有重要意義(yi) 。

量子神經網絡的物理實現： 基於(yu) 導師在量子點和量子控製方麵的研究，可以探索如何在實際的量子硬件上實現量子神經網絡。這將是量子機器學習(xi) 從(cong) 理論到實踐的重要一步。

申請建議

1、 學術背景準備：

• 深入學習量子力學、統計物理學和凝聚態物理學的基礎知識
• 掌握量子計算和量子信息理論的核心概念
• 學習高級數學技能，特別是線性代數、群論和數值分析
• 了解機器學習的基本原理，特別是強化學習

2、 研究經驗：

• 參與與量子物理或量子計算相關的研究項目
• 嚐試複現導師的一些研究成果，深入理解其工作
• 如果可能，進行一些獨立的小型研究項目，展示研究能力

3、 編程技能：

• 熟練掌握Python，特別是科學計算庫如NumPy, SciPy
• 學習使用量子計算模擬器，如Qiskit, Cirq或QuTiP
• 了解機器學習框架，如TensorFlow或PyTorch

4、 文獻閱讀：

• 仔細閱讀導師的主要論文，理解其研究方法和思路
• 廣泛閱讀量子計算和量子控製領域的最新進展
• 關注導師研究領域的前沿問題和挑戰

博士背景

William，985碩士，港三物理學博士生在讀，研究領域包括高能物理、粒子物理和宇宙學。在國際頂尖學術期刊《Physical Review Letters》和《Nature Communications》上發表多篇論文，曾獲得國際物理學大會(hui) 最佳論文獎。擅長物理學相關(guan) 領域的研究與(yu) 教學，熟悉相關(guan) 領域的科研動態及前沿技術。