理论物理研究者 · 莱顿大学

陈劲夫

理解控制与优化
量子系统

探索量子世界独特的关联与动力学,理解其热力学极限,并寻找更高效的控制方式。

量子非局域性 / 多体物理 / 热力学

01 / 研究方向

从微观世界
追问基本问题

从超越经典的量子关联,到更快的热化与更高效的控制,我关注量子系统能够实现什么,以及如何实现。

01

量子非局域性

量子关联为何与众不同?

利用对称性与多面体优化,构建抗噪声、易于实验实现的多体贝尔不等式检验,探索超越经典物理的关联。

贝尔不等式 · 对称性 · 优化
02

多体系统热化

量子系统能多快达到平衡?

通过设计耗散过程、优化 林德布拉德生成元 谱隙,寻找更快制备多体热态的途径,并借助张量网络研究规模更大的量子系统。

开放系统 · 谱隙 · 张量网络
03

热力学几何

更快的操作,需要多大代价?

利用几何方法寻找低耗散控制方案,揭示有限操作时间如何限制量子热机与布朗热机的功率和效率。

有限时间控制 · 几何 · 热机
04

热力学与生成式人工智能

热力学如何帮助优化学习与采样?

将随机热力学与有限时间热力学的方法和优化工具应用于生成式人工智能,探索以低耗散方案和最优控制改进学习与采样,面向扩散模型与变换器模型。

随机热力学 · 有限时间优化 · 生成式人工智能

02 / 代表成果

代表成果

全部代表成果
012026
Physical Review B

加速经典与量子多体系统的热化

J. F. Chen, K. S. Rai, P. Emonts, D. Farina, M. Plodzien, P. Grzybowski, et al.

通过设计系统与环境的耦合,在不改变目标平衡态的前提下,加快多体热态的制备。

陈劲夫
陈劲夫

03 / 关于我

以几何的视角
理解量子世界

我目前在莱顿大学洛伦兹理论物理研究所从事博士后研究,与 Jordi Tura合作。我的研究连接量子信息、非平衡统计物理与最优控制。

我在北京大学学习物理与数学,之后于北京计算科学研究中心获得博士学位,并在北京大学与权海涛教授合作开展博士后研究。

学术经历

04 / 学术交流

学术交流

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