在物理中
探索更多可能

陈劲夫

理解量子系统的行为，探索如何控制它们，以及量子优势从何而来。

在莱顿大学，我与 Jordi Tura 合作研究量子非局域性与开放多体动力学，利用对称性和优化方法构建多体贝尔检验，并通过谱隙优化加速热化。

有限时间热力学提供了另一个视角：理解控制所需的能量代价。热力学几何用于优化驱动方案，谱方法用于优化耗散过程；结合两者，可以探索提升量子多体热机性能的途径。

另一个研究方向是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，探索如何改进扩散模型与 Transformer 模型中的学习和采样过程。