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简介：

2026/6 - 至今：中国科学院物理研究所特聘研究员
获得国家青年人才计划与中科院引才计划支持。
2022年9月 - 2026年5月：美国哈佛大学 HQI Fellow，(IQIM Fellowship -- declined）
合作教授包括：Misha Lukin，Susanne Yelin，Soonwon Choi，Arthur Jaffe等。
2016年9月- 2022年3月：美国加州大学圣地亚哥分校博士
导师：尤亦庄教授（NASA Feynman Scholarship，UCSD Chair's Challenge Award）
2012年9月- 2016年7月：北京大学学士
导师：吴飙教授（北京市优秀毕业生、北京大学优秀毕业生、未名学子）

谷歌学术：Google Scholar

主要研究方向：

量子信息与量子计算理论，尤其关注与人工智能、量子多体动力学的交叉理论。人工智能结合科学探索是当今重要发展潮流，本课题组的特点为通过统计学习理论，为人工智能的结合提供理论基础（可训练性，收敛性）在此基础上结合量子平台的知识，开发高效、可用、与实验结合的理论方案。

量子纠错码、量子解码器（尤其关注冷原子平台与超导平台）、量子智能测控系统、近似纠错理论
AI for Science: 研究大语言模型、智能体与量子计算的结合
量子模拟，开放量子系统控制与态制备方案
量子统计学习：量子态学习，量子过程学习。为大规模标定物理平台性能提供可用、有理论支持的实验方案。

过去的主要工作及获得的成果：

在过去的几年，我与多个量子实验团队密切合作，包括中性原子镊阵列、光晶格和超导量子比特，以第一作者身份设计了多种新型量子信息处理方案，并被多种量子实验平台采用，包括：

浅层量子随机测量技术：
被 IBM 实验采用，参加 Phys.org 新闻报道。
Ansatz-free 哈密顿量学习技术：
首次提出对任意哈密顿量感知学习并可达到海森堡测量极限算法，被美国物理协会 APS 选作 Viewpoint 报道。
全局控制通用量子模拟：
首次证明全局控制模拟量子系统可实现通用量子模拟，论文被Nature Physics已接收，参见 QuEra 报道。
全局控制光晶格费米子量子门与 d 波超导探测：
参见 Physics World 报道。

此外，我也参与设计了新型算法级量子纠错方案（参见 Yahoo Finance 报道）、早期量子纠错、半纠错的应用，以及提出量子语言模型量子优势并在真实西班牙语-英语翻译中展示（参见 Forbes 新闻报道）。

代表性论文及专利：

总引用1300余次（谷歌学术），h-index 19。代表性工作：

H.-Y. Hu^*, A. Gomez*, L. Chen*, et al. Universal Dynamics with Globally Driven Analog Simulator, Nature Physics Accepted.
H.-Y. Hu^*, A. Gu^*, et al. Demonstration of Robust and Efficient Quantum Property Learning with Shallow Shadows, Nature Communications, 16, 2943 (2025)
H.-Y. Hu^*, M. Ma^*, W. Gong, Q. Ye, Y. Tong, S. Flammia, S. Yelin, Ansatz-Free Hamiltonian Learning with Heisenberg-Limited Scaling, PRX Quantum 6, 040315 (2025) APS Physics Viewpoint Highlight
D. Mark*, H.-Y. Hu*, J. Kwan, C. Kokail, S. Choi, S. Yelin, Efficiently Measuring d-Wave Pairing and Beyond in Quantum Gas Microscopes, Physical Review Letters, 135, 123402 (2025) Physics World Highlight
H.-Y. Hu, S. Choi, Y.-Z. You, Classical shadow tomography with locally scrambled quantum dynamics, Physical Review Research 5, 023027 (2023)
H.-Y. Hu, X. Gao, F. Liu, S.-T. Wang, J. Wurtz, M. Kornjaca, Quantum reservoir computing with rydberg atom arrays, US Patent 19107187
H. Zhou, Z. Chen, M. Cain, D. Bluvstein, N. Masakara, C. Duckering, H.-Y. Hu, S.-T. Wang, A. Kubica, M. Lukin Low-Overhead Transversal Fault Tolerance for Universal Quantum Computation, Nature 646, 303-305 (2025)

目前的研究课题及展望：

量子纠错与近似量子纠错理论：资源估计，AI量子解码器，近似量子纠错理论与应用，新型量子架构
量子统计学习理论：结合统计学习理论与人工智能，构建高效大规模量子器件标定理论
量子多体动力学与量子信息：System-Bath interaction，量子热动力学
量子神经网络与传感

培养研究生情况：

目前组内人员：

罗彬钊，中国科学院物理研究所25级博士生。21级山东大学本科。
王誉淇，中国科学院物理研究所27级博士生。23级北京大学本科。
汤炀阳，清华大学高等研究院博士生，访问学生。
俞逸骐，清华大学高等研究院博士生，访问学生。
陈牧楚，清华大学物理系博士生，访问学生。
周铮纲，浙江大学物理系本科生，访问学生。

每年计划招收1-2名博士生，并欢迎本科生与博士后加入。

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哈佛时期学生：

Christina S. Gong (Harvard College → Amazon AWS). 本科毕业论文：https://dash.harvard.edu/items/78dcef0b-782d-43e9-bf9b-a630fc7c8057
Peter Luo (Harvard College → Duke University). Project: classical simulation of matchgates and
applications to quantum machine learning.
Alex Buzali (Harvard Master → Amazon AWS Quantum). Project: multi-observable dynamical
mode decomposition and efficient energy estimation.
Muzhou Ma (Tsinghua University Undergrad → Caltech). Project: Ansatz-free Hamiltonian
learning.
Weiyuan Gong (Harvard PhD). Project: Learning and Quantum Error Correction.
Petr Ivashkov (ETH Zurich → MIT). Project: Noise-induced transition in Hamiltonian learning
efficiency.
Nikita Romanov (Harvard QSE). Project: Efficient quantum simulation of
quantum spin liquid with dual-species neutral atom arrays. NTT Fellowship recipient.
Andi Gu (Harvard QSE). Project: Quantum magic and quantum chemistry. IBM Fellowship recipient.
Abigail McClain Gomez (Harvard Physics → IBM Quantum). Project: Efficient quantum simu-
lation using analog quantum simulators with parallel operations.
Liyuan Chen (Harvard Applied Math G5 PhD student). Project: Expressivity of analog quantum
simulators.

其他联系方式：

邮箱：hongyehu@iphy.ac.cn
课题组主页：https://hongyehu.github.io/
GitHub: https://github.com/hongyehu