研究方向

理论物理与机器学习

• 统计物理与机器学习
  • 我们证明了一般马尔可夫过程中任意非平衡物理量对外界微扰的响应与该随机过程“动力学活性”(dynamical activity)之间所满足的普适性动力学关系，称为响应动力学不确定性关系（R-KUR）。[Commun. Phys. 8, 62 (2025)]
  • 我们严格分析了 minibatch SGD 算法逃逸局部最小值时的稳态分布，并发现了幂率逃逸率。[ICML 2022 Spotlight]
  • 我们解析地讨论了离散时间 SGD 中小批量噪声（minibatch noise）的基本性质。[ICLR 2022 Spotlight]
  • 对于有限学习率的随机梯度下降算法（SGD），我们严格推导了噪声与参数涨落的解析方程。[ICML 2021]
  • 对连续时间与离散时间马尔可夫过程中的非稳态，我们证明了新的热力学不确定性关系，并将其应用到测量与反馈控制（即麦克斯韦妖）。[Phys. Rev. Lett. 125, 140602 (2020)]
• 量子信息与量子热力学
  • 我们将量子信息热机推广到多费米子系统，发现最左粒子位置就是反馈所需的最小记录。与粒子数无关的测量能量上界使记录代价保持紧凑，从而产生集体单位信息做功优势；标定工作点下提高 44%，高填充时受 Pauli 阻塞抑制。[arXiv:2609.24558]
  • 我们研究了有限支撑初态制备约束如何限制硬墙半无限链连续时间量子行走中的弹道输运，将最优平均漂移严格化为主特征值问题，并证明其距最大群速度的亏损按 π²J/(4M²) 衰减；该系数来自连续 Fourier 窗口中的 Dirichlet 变分问题。[Phys. Rev. A 114, 032434 (2026)]
  • 我们证明了标准密度算符模型下量子随机存取码（QRAC）所猜测的平方根上界并不成立，其根源在于带私有随机性的经典随机存取码构成该模型中一个可精确嵌入的对角态子类。所得反例在每个固定压缩率下填满平方根曲线与 Nayak 熵界之间的整个渐近开区间，并在恢复偏差趋于零时达到阶最优的对数量子比特标度。[arXiv:2607.15617]
  • 我们建立了马尔可夫开放量子系统输入输出框架下的有限频涨落响应界，证明任意探测器的锁相响应精度受输出场量子费舍尔信息限制，并在耗散耦合调制下进一步受信号通道活跃度限制。[arXiv:2605.03340]
  • 我们建立了适用于连续监测马尔可夫开放量子系统稳态的量子响应动力学不确定性关系（QR-KUR），证明轨迹观测量的静态响应精度受到常规量子动力学活性以及由外部微扰诱导的跨子空间跃迁项共同约束；后者在经典极限中消失，并可通过对称性分解和扇区选择定则进一步刻画。[Phys. Rev. A 113, 062443 (2026)]
  • 基于量子测量与反馈控制（即量子麦克斯韦妖），我们构建了新型量子信息热机并研究了其功率与效率等性质。[Phys. Rev. A 113, 022436 (2026)]
  • 基于62量子比特超导电路，我们实验实现了麦克斯韦妖，这是首个基于孤立量子多体系统的相关实验。[Phys. Rev. A 109, 062614 (2024)]
• 引力与黑洞物理
  • 我们发现 black-bounce–Kerr–Newman 时空中的混沌界违反由视界尺度与轨道不稳定尺度的竞争控制：背景形变可使表面引力下降快于轨道不稳定性，而固定背景下粒子角动量、自旋与电荷共同移动跨界阈值。[arXiv:2609.18143]
  • 我们研究了Kerr–Newman–AdS 时空中带电自旋粒子的经典混沌界，发现违反主要由黑洞旋转、电荷、AdS 曲率和粒子角动量的竞争决定，反向旋转通常更易导致违反，而粒子内禀自旋主要引起较小的阈值移动。[arXiv:2607.00432]
  • 我们研究了Kerr–Newman 黑洞时空中带电自旋粒子的Lyapunov 指数界，揭示了黑洞转动、粒子自旋、电荷与角动量如何共同决定其是否超过表面引力/MSS 尺度。[Eur. Phys. J. C 86, 677 (2026)]