香港科技大学物理学系全奖博士招生 | Prof. Chandler

导师简介

如果你想申请香港科技大学 物理学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港科技大学的Prof.Chandler的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

教授现任香港科技大学物理系助理教授，于2023年获得美国杜克大学（Duke University）电气与计算机工程博士学位。作为量子信息与量子计算领域的新锐学者，导师在量子错误纠正、量子控制及量子原子光学等前沿领域拥有深厚的学术积淀。

导师在学术界的成长轨迹清晰展现了其在量子科学领域的专业素养和研究热情，从杜克大学师从量子计算领域知名学者Kenneth R. Brown教授，到现在在香港科技大学建立自己的研究团队，导师一直致力于解决量子计算中的关键挑战问题。

导师的研究核心集中在量子信息科学的理论方面，尤其专注于利用代数构建可靠的容错量子错误纠正电路，这对于开发大规模、可靠的量子计算机至关重要。除此之外，导师也积极与实验研究者合作，致力于为各种量子设备（如离子阱）开发稳健的控制脉冲。

研究领域

教授的教学和研究领域主要集中在量子信息科学的前沿理论，具体包括以下几个方向：

1. 量子信息（Quantum Information）：研究量子系统中信息的存储、处理和传输特性，探索量子信息的基本理论和潜在应用。
2. 量子计算（Quantum Computation）：探索利用量子力学原理进行计算的理论框架和实际实现方法，研究量子算法及其在解决经典计算难题中的优势。
3. 量子错误纠正（Quantum Error Correction）：这是导师的核心研究领域，专注于开发能够检测和纠正量子系统中错误的方法和技术，为构建可靠的大规模量子计算机奠定基础。
4. 量子控制（Quantum Control）：研究如何精确操控量子系统，开发能够实现高保真度量子门操作的控制方法。
5. 量子原子光学（Quantum Atom Optics）：研究光与原子相互作用的量子特性及其在量子信息处理中的应用。

研究分析

1. "Error Correction of Transversal CNOT Gates for Scalable Surface-Code Computation"

发表于 PRX Quantum (2025年4月)

这是一篇最新的重要研究成果。在这篇文章中，导师与合作者探讨了表面码中横向CNOT门的错误纠正问题。表面码是一种有前景的量子错误纠正码，而横向门操作对于实现可扩展的量子计算至关重要。研究团队提出了创新的错误纠正策略，使得这类关键量子门操作在大规模量子计算中更加可靠。这项研究为构建可扩展的表面码量子计算机解决了一个重要的技术挑战，推动了容错量子计算的实际应用进程。

2. "Comparing Shor and Steane error correction using the Bacon-Shor code"

发表于 Science Advances (2024年11月)

这篇论文对比了两种经典的量子错误纠正方法——Shor纠错和Steane纠错在Bacon-Shor码上的应用效果。Bacon-Shor码是一种结合了空间和测量冗余的量子错误纠正码。研究团队使用23个离子阱原子实现了这种码，并通过实验比较了不同纠错策略的性能。结果表明，在全连接的离子阱平台上，Steane错误纠正的表现优于Shor方法。这一实验性工作为量子错误纠正的实际实现提供了重要的经验数据，有助于指导未来量子计算机中纠错系统的设计。

3. "Increasing memory lifetime of quantum low-density parity check codes with sliding-window noisy syndrome decoding"

发表于 Physical Review A (2024年7月)

这篇论文关注量子低密度奇偶校验码（qLDPC）的性能优化问题。qLDPC码在量子错误纠正中有望减少资源开销，但传统的单次解码方法会显著降低有效码距，限制其实用性。导师与合作者提出了一种"滑动窗口解码"技术，该方法可以显著提高逻辑记忆寿命和有效码距，同时不会增加解码复杂度。这一研究为容错量子计算中的快速准确解码提供了新思路，对推动qLDPC码的实际应用具有重要意义。

4. "Homomorphic Logical Measurements"

发表于 PRX Quantum (2023年7月)

这是导师的一项开创性工作。在这篇论文中，导师与合作者提出了"同态逻辑测量"的统一框架，成功整合了Shor和Steane测量这两种经典的容错逻辑测量方法。这一框架允许在合适的辅助码的帮助下，避免重复测量或复杂的辅助态制备程序，克服了传统方法的困难。研究团队还利用覆盖空间理论构建了适用于表面码的同态测量方案，包括环面码和双曲面表面码。这一理论框架为设计容错逻辑操作开辟了新方向，在大型量子低密度奇偶校验码上具有显著优势。

5. "Between Shor and Steane: A unifying construction for measuring error syndromes"

发表于 Physical Review Letters (2021年9月)

这是导师关于量子错误纠正的另一项重要贡献。在这篇论文中，导师提出了一种统一构造方法，能够在Shor和Steane两种经典错误综合征测量方法之间建立联系。这一构造生成了一系列辅助块，可以通过增加辅助构造的复杂性来减少测量所需的轮数。研究还将这一构造应用于环面码，发现大小为m×m的块可用于在O(L/m)轮测量中解码L×L大小的环面码中的错误。这一方法适用于所有Calderbank-Shor-Steane码，为优化容错量子计算提供了新思路。

6. "Fault-tolerant weighted union-find decoding on the toric code"

发表于 Physical Review A (2020年7月)

这篇论文研究了环面码上的容错加权并查集解码。量子错误纠正需要既准确又高效的解码器，而并查集解码在表面码错误纠正中显示出良好的潜力。导师与合作者在电路级退极化噪声下对环面码上的加权并查集解码器变体进行了基准测试。这一变体保持了原始解码器的近线性时间复杂度，同时在容错设置中显著提高了性能。研究表明，在该噪声模型下，加权并查集解码将阈值从0.38%提高到0.62%，相比之下，加权匹配解码器仅将阈值从0.65%提高到0.72%。这一工作不仅提高了解码性能，还为高效量子错误纠正提供了实用工具。

项目分析

1. 量子错误纠正理论与算法开发

导师在量子错误纠正理论方面的研究项目致力于开发新型量子错误纠正码和解码算法。这一项目的核心是构建能够有效应对量子噪声的纠错结构，提高量子计算的可靠性。导师提出的同态测量框架和统一Shor与Steane方法的构造为量子错误纠机构域带来了新视角。这些研究成果不仅在理论上具有创新性，还对实际量子计算系统的容错设计具有指导意义。项目的一个重要成就是开发了加权并查集解码算法，该算法在保持高效性的同时显著提高了解码准确性，为大规模量子计算机的实现迈出了重要一步。

2. 量子LDPC码及滑动窗口解码技术研究

该项目聚焦于量子低密度奇偶校验码（qLDPC）及其在容错量子计算中的应用。qLDPC码以其潜在的低开销优势成为量子错误纠正的有力候选，但传统单次解码方法存在有效码距降低的问题。导师提出的滑动窗口解码技术能够在不增加解码复杂度的情况下显著提高逻辑记忆寿命和有效码距。这一研究成果为qLDPC码在容错量子计算中的实际应用扫除了重要障碍，使得这类码在量子内存和量子计算任务中能够发挥更大潜力。项目的创新点在于将理论分析与实际性能评估相结合，为量子错误纠正提供了更实用的解决方案。

3. 量子控制与实验量子计算合作研究

除了理论研究，导师还积极参与跨学科合作项目，特别是与实验量子计算小组的合作。在这些项目中，导师利用其理论专长，为实验量子设备（如离子阱量子计算机）开发稳健的控制脉冲和量子门操作方案。这类合作研究的一个显著成果是在抑制离子阱量子计算机中的串扰问题上取得的进展，相关工作发表在2022年的《Physical Review Letters》上。这些项目不仅促进了理论与实验的融合，还为构建实用的量子计算系统提供了关键技术支持，展示了导师研究的应用价值和跨学科特性。

研究想法

1. 量子错误纠正的机器学习优化方法

研究背景：当前量子错误纠正解码算法通常依赖于传统的图论或代数方法，而机器学习，特别是深度学习在模式识别和复杂系统优化方面展现出强大能力。

创新点：

• 开发针对量子错误综合征的深度学习解码器，结合导师的同态测量框架，构建能够自适应识别错误模式的智能解码系统
• 探索强化学习在动态量子错误纠正策略选择中的应用，实现解码决策的自动优化
• 设计具有可解释性的机器学习模型，揭示量子错误模式的内在规律，指导新型量子码的设计

2. 混合量子-经典错误纠正架构

研究背景：近期量子计算将以混合量子-经典系统的形式存在，如何在这一架构下设计最优错误纠正策略是一个关键问题。

创新点：

• 开发利用经典计算资源辅助量子错误纠正的协同框架，减轻量子系统的错误纠正负担
• 设计量子与经典信息交互的优化协议，最小化测量引起的退相干
• 探索适用于特定量子算法的上下文感知错误纠正策略，根据计算任务动态调整纠错资源分配

3. 拓扑量子码与几何学方法的交叉研究

研究背景：导师在同态逻辑测量中应用覆盖空间理论的研究表明，几何和拓扑学方法在量子错误纠正中具有独特价值。

创新点：

• 拓展导师的覆盖空间方法，探索更一般化的几何结构在量子码设计中的应用
• 研究非欧几何背景下的量子错误纠正特性，发掘新型拓扑量子码
• 探索几何量子态空间与错误流形之间的数学关系，为量子错误纠正提供新的理论视角

4. 量子LDPC码与长程相互作用系统的结合

研究背景：导师在量子LDPC码研究中取得了重要进展，而最新的量子硬件（如离子阱和Rydberg原子系统）提供了长程相互作用的物理平台。

创新点：

• 设计专为长程相互作用系统优化的量子LDPC码结构
• 开发利用长程相互作用简化稳定器测量的协议
• 探索空间优化的编码方案，最大化利用长程相互作用的优势
• 研究系统尺寸扩展过程中的错误阈值行为

申请建议

1. 学术背景准备

核心知识储备：

• 量子信息理论基础：深入理解量子力学基本原理，特别是量子态、量子测量和量子纠缠概念
• 量子计算模型：熟悉量子门模型、量子电路表示和主要量子算法（如Shor算法、Grover算法）
• 错误纠正理论：掌握经典和量子错误纠正的基本原理，了解稳定器形式和CSS码构造
• 代数与拓扑学基础：由于导师研究中频繁使用代数和拓扑学工具，建议强化线性代数、群论和基本拓扑学知识

跨学科技能培养：

• 程序设计能力：熟练掌握Python和至少一种量子计算模拟工具（如Qiskit、Cirq或QuTiP）
• 数值分析能力：掌握科学计算和数据分析技术，能够进行大规模数值模拟
• 数学建模能力：能够将物理问题转化为数学模型，并应用适当的数学工具求解

2. 研究经验准备

针对性研究项目：

• 参与与量子错误纠正相关的研究项目，特别是涉及量子码设计、解码算法或量子控制的工作
• 尝试复现导师的一些关键研究成果，如同态测量框架或滑动窗口解码技术
• 开展小型独立研究，探索导师研究方向的延伸问题

技术实践：

• 熟悉量子错误纠正模拟环境的搭建和使用
• 掌握基本量子错误纠正码（如表面码、环面码）的实现和测试方法
• 如有条件，尝试在实际量子硬件上进行简单实验，了解真实量子系统的噪声特性

3. 申请材料准备

研究计划书：

• 明确展示对导师研究的深入理解：详细阐述导师在量子错误纠正和容错量子计算方面的主要贡献
• 提出与导师研究相契合的研究方向：可参考上述创新研究思路，但要确保与自身背景和兴趣相符
• 展示方法论和技术路线：清晰说明研究计划的具体步骤、预期挑战和可能的解决方案
• 强调独特视角和创新点：展示如何基于自身背景和思考，为导师的研究领域带来新的视角或方法

个人陈述：

• 展示对量子信息和量子计算领域的热情和长期职业规划
• 明确说明选择导师的具体原因，特别是如何与导师的研究方向产生共鸣
• 突出跨学科背景和思维方式，展示在量子错误纠正这一跨学科领域的适应性

博士背景

Felix，美国top10学院物理学系博士生，专注于量子计算和凝聚态物理的交叉研究。擅长运用量子场论和拓扑量子计算方法，探索拓扑绝缘体和超导体中的新奇量子态。在研究Majorana费米子在量子计算中的应用方面取得重要突破。曾获美国物理学会最佳学生论文奖，研究成果发表于《Nature Physics》和《Physical Review Letters》等顶级期刊。