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清华大学刘锦鹏课题组:招聘量子计算方向博士后、博士生、科研实习生

络绎科学  · 公众号  ·  · 2024-08-01 18:00

正文

实验室简介

清华大学 刘锦鹏 课题组于 2024 年秋季成立,依托清华大学丘成桐数学科学中心(YMSC)、求真书院、雁栖湖应用数学研究院(BIMSA),长期招聘量子计算方向博士后、博士生、科研实习生,研究方向为 量子科学计算(Quantum for Science)和量子科学智能(AI+QS) ,发展求解自然科学与数据科学问题的 高效量子算法(provably efficient quantum algorithms) ,方向包括:量子模拟(quantum for quantum)、开放量子动力学模拟、量子微分方程算法、量子采样、量子优化、量子机器学习、量子强化学习等,关注量子算法在量子化学、生物和流行病学、流体力学、金融期权定价、通用人工智能等领域的端到端应用。


因科研工作需要,清华大学刘锦鹏 课题组公开招聘博士后 1 名,博士生 2-3 名,科研实习生若干 名, 具体信息如下:


岗位职责


博士后(1 人):


招聘对象: 2025 年(含)以前获得博士学位,具有计算数学或量子信息相关领域发表权威期刊会议经验,有意向加入清华大学丘成桐数学科学中心(YMSC)或雁栖湖应用数学研究院(BIMSA)从事博士后研究。条件优秀者年薪可达 35 万-50 万。


博士生(2-3 人):


招聘对象: 2025 年具有博士入学资格的本科或硕士生,和 2024 年(含)以前的求真书院在读博士生,具有计算数学或量子信息相关学习研究背景,有意向在清华大学求真书院攻读博士,或入围求真书院与清华大学其他院系的博士联合培养项目(清华经管学院、自动化系、智能产业研究院等)。


科研实习生(若干):


招聘对象: 北京地区在读本科、硕士生、访问学生等,对学习研究量子计算(偏理论)感兴趣,可以定期参加课题组活动,有意向申请清华大学博士生,或是申请国内外顶尖高校博士生。


应聘方式


博士后: 请联系 [email protected][email protected],并关注 YMSC 和 BIMSA 在 academic jobs online 或 mathjobs 上发布的招聘信息。


博士生: 请联系 [email protected][email protected],并关注求真书院八月发布的博士生招生简章( 招生信息 ),或清华大学其他院系的相关政策。


科研实习生: 请联系 [email protected][email protected]


合作导师简介


刘锦鹏 ,95 年,清华大学数学科学中心助理教授、博士生导师(2024 年秋入职)。2017 年本科毕业于北航-中科院华罗庚班,导师为袁亚湘院士。2022 年博士毕业于马里兰大学应用数学专业,导师为 Andrew Childs。2022-2023 年在加州伯克利分校任 Simons 量子博士后研究员,指导者为 Umesh Vazirani 和林霖。2023-2024 年在麻省理工学院任博士后研究员,指导者为 Aram Harrow。


发展了一系列求解自然科学和数据科学问题的高效量子算法,发表于 PNAS、Nature Communications、Physical Review Letters、Communications in Mathematical Physics、Journal of Computational Physics、Quantum 等权威期刊和 NeurIPS、QIP、TQC 等权威会议,受到 Quanta、SIAM News、MATH+ 等知名科技媒体报道,得到量子计算权威 Peter Shor、John Preskill,流体力学权威 Katepalli Sreenivasan、Sauro Succi 等的高度评价。


曾获 ICCM 毕业论文奖 (博士论文金奖)、James C. Alexander Prize、QISE-NET Award 等,受邀做中科院冯康科学计算青年论坛讲座,作为 co-PI 主持美国 NSF 一项种子基金,担任量子信息领域权威期刊 Quantum(JCR 分区 Q1,影响因子 6.4)的编委。


知名成果


1. 解决了量子计算 15 年来的一个重要公开猜想: 提出求解非线性微分方程的第一个多项式时间量子算法 (过去的量子算法需要指数时间复杂度),发表于 PNAS ,得到 Quanta 首页封面报道和 2021 年终总结报道。

2. 提出求解线性微分方程的复杂度最优量子算法 :Linear Combination of Hamiltonian Simulations,发表于 PRL QIP24 ,得到 SIAM News 综述文章报道。

3. 提出加速大规模机器学习训练的端到端量子算法 ,发表于 Nature Communications ,得到 MATH+、Chicago PME News 报道。

课题组特点


丰富的科研资源:






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