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yuwenhuang2新虫 (初入文坛)
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港科大（广州）DSA 学域 · 黄钰文课题组招收博士生
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研究方向：信息论与理论计算机科学、量子信息处理、AI 算法的理论分析 ═══════════════════════════════════ 一、导师简介 黄钰文博士于 2026 年 5 月加入香港科技大学（广州）信息枢纽数据科学与分析学域（DSA Thrust），任助理教授。 其主要研究方向为带理论保证的算法设计，重点关注推断、优化与量子计算中具有可证明保证的算法。研究兴趣涵盖概率图模型上的近似推断、组合优化问题的界、量子情形下的因子图分析，以及高效注意力机制等。 近期工作发表于 IEEE Transactions on Information Theory、ICML 与 IEEE ISIT，并担任多个 IEEE 期刊与国际会议的审稿人。 学术经历：2024 年于香港中文大学（CUHK）信息工程系取得博士学位，导师为 Pascal O. Vontobel 教授（IEEE Fellow）。加入港科大（广州）之前，于香港中文大学计算机科学与工程系从事博士后研究，与 John C. S. Lui 教授（ACM/IEEE Fellow）合作开展分布式量子计算研究。2018 年本科毕业于华南理工大学电子与信息工程专业。 个人主页：https://yuwenhuang0.github.io/ ═══════════════════════════════════ 二、研究方向 课题组关注三个相互交织的方向，共同目标是设计兼具实用性与可证明性的算法。 1. 信息论与理论计算机科学的结合（Information Theory × Theoretical CS） 运用信息论的思想与工具进行算法设计与分析，主要载体为概率图模型上的近似推断（Bethe 近似、置信传播 belief propagation、动态规划 dynamic programming），以及组合优化中的研究问题。该方向是课题组的核心研究主线之一。 代表作： · Yuwen Huang, Navin Kashyap, and Pascal O. Vontobel. "Degree-M Bethe and Sinkhorn Permanent Based Bounds on the Permanent of a Non-negative Matrix." IEEE Transactions on Information Theory, 2024. · 以及 ISIT 2020 / 2021 / 2023 / 2024、ITW 2022 上的系列工作。 2. 量子信息处理（Quantum Information Processing） 将上述方法推广至量子情形，主要研究对象包括复值因子图（double-edge factor graphs, DE-FGs）上的 Bethe 近似与近似推断、基于因子图范式的分布式量子优化、张量网络方法等可扩展的量子算法。 代表作： · Yuwen Huang and Pascal O. Vontobel. "Graph-Cover-based Characterization of the Bethe Partition Function of Double-Edge Factor Graphs." Submitted to IEEE Transactions on Information Theory, 2024. · Yuwen Huang, Xiaojun Lin, Bin Luo, and John C. S. Lui. "A Scalable Distributed Quantum Optimization Framework via Factor Graph Paradigm." Submitted to Quantum, 2026. 3. 人工智能算法的分析与性能提升（Algorithmic Analysis & Improvement for AI） 从理论角度分析机器学习中常用算法的性质，进而提出具有可证明保证的改进方法。当前研究重点之一为注意力机制的线性时间复杂度实现 (linear-time attention)。 代表作： · Yuwen Huang and Xiang Pan. "PLASH: Provably Linear-Time Attention with Selective Higher-Order Feature Sketching." International Conference on Machine Learning (ICML), July 2026. 选题方面，本课题组优先考虑研究社区共同关注、具有学术价值的问题，不鼓励缺乏新意的方法堆叠。 ═══════════════════════════════════ 三、学校与学域 香港科技大学（广州）与香港科技大学（清水湾）在"港科大一体，双校互补"的框架下合作办学，两校法人独立、地位平等，学术规范与课程质量保持一致。在港科大（广州）就读的硕士、博士研究生由香港科技大学颁发学位证书。 港科大（广州）采用"枢纽（Hub）+ 学域（Thrust）"的学术架构，鼓励学科交叉。数据科学与分析学域（DSA Thrust）隶属信息枢纽，覆盖大数据、机器学习、优化与决策、人工智能基础理论等方向。 学校位于广州南沙，工作与教学语言为英文。 ═══════════════════════════════════ 四、招聘岗位：全奖博士生（PhD） · 学制：3 年（具有相关研究型硕士学位）或 4 年（无相关研究型硕士学位） · 奖学金：约 15,000 元/月 · 招生季：2026 Fall、2027 Spring、2027 Fall（建议尽早联系） ═══════════════════════════════════ 五、申请要求 申请者需具备以下背景： · 数学、统计、信息论、计算机科学、电子工程、统计物理等相关专业； · 良好的数学基础（线性代数、概率、优化、信息论中任一方向扎实者优先）； · 扎实的编程能力与工程思维（Python）； · 对理论问题有耐心，能够独立完成推导与证明。 博士申请另需满足学校英语要求（TOEFL iBT ≥ 80 或 IELTS ≥ 6.5，小分 ≥ 5.5；详见学校官网）。 课题组的研究通常兼具理论分析与算法实现，要求申请者具备扎实的数学功底与工程能力，两者同等重要。 申请评估更看重申请者对问题的思考方式与长期投入，对顶会论文经历不作硬性要求。 ═══════════════════════════════════ 六、课题组的支持 · 科研训练：对低年级博士生，导师将从选题、文献阅读、证明撰写到论文写作给予系统性指导，并完整指导其完成第一篇论文。每周至少安排一次一对一讨论。 · 研究品味：除论文产出外，导师将与学生共同培养判断研究问题价值的能力，建立独立的学术判断力。 · 职业发展：对希望进入学术界的学生，导师将协助其建立合作关系、推荐至合作单位访问，并为后续教职或博士后申请提供支持；对希望进入工业界的学生，亦支持其在博士后期赴合适企业实习，将研究成果应用于实际场景。 · 合作网络：与香港中文大学信息工程系、计算机科学与工程系等保持密切合作；鼓励学生参加 ISIT、NeurIPS、ICML 等国际学术会议。 · 学术氛围：课题组规模较小，注重学术专注度与团队协作。 ═══════════════════════════════════ 七、申请方式 请将以下材料发送至：yuwenhuang@hkust-gz.edu.cn 邮件标题格式：【申请PhD-2026/2027Fall-姓名-毕业院校】 申请材料： 1. 个人简历（教育背景、GPA、论文与项目经历）； 2. 成绩单（中英文均可）； 3. 代表性论文或项目（如有）； 4. 研究兴趣陈述（一至两段，说明感兴趣的研究方向及理由）。 初筛通过的申请者将在两周内收到回复并安排进一步沟通。博士岗位的正式录取需通过学校官方申请通道，请同时关注 HKUST(GZ) 招生网站。 诚邀有志于上述方向的研究者加入。 发自小木虫IOS客户端 |
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