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伦敦玛丽女王大学招收CSC博士生 - 量子计算、人工智能与非线性动力学
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招聘概述：
伦敦玛丽女王大学（Queen Mary University of London）工程与材料系（School of Engineering and Materials Science）Amin Paykani博士课题组招聘CSC博士研究生1名。QMUL为英国罗素集团大学成员，最新QS全球排名103，US.News全球排名101。课题组致力于开展智能交通、可持续能源、计算建模与人工智能方面的研究基础，开展非线性动力学、科学机器学习与量子计算的交叉研究。。
详细信息：https://www.sems.qmul.ac.uk/rese ... -nonlinear-dynamics

导师简介：
Amin Paykani 博士现任英国伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院高级讲师（Senior Lecturer，副教授），同时担任智能交通研究中心研究负责人。此前曾在英国赫特福德大学及瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）任职。主要研究方向包括可持续动力系统、燃烧工程、氢与氨等低碳及零碳燃料、化学反应动力学、降阶建模、科学机器学习与热管理等，尤其关注利用低阶模型和人工智能代理模型降低复杂反应系统的计算成本。曾获得英国工程与物理科学研究理事会（EPSRC）、英国皇家学会（Royal Society）、Leverhulme Trust 及欧盟 Horizon Europe 等科研项目资助。
个人主页：https://www.sems.qmul.ac.uk/staff/a.paykani/

招聘详情：
非线性动力系统广泛存在于化学反应、燃烧、能源转换及其他复杂物理过程中。这些系统通常由高度耦合的非线性微分方程描述，并可能表现出明显的刚性特征，使传统数值模拟面临较高的计算成本。

近年来，科学人工智能为复杂动力系统的快速建模和仿真提供了新途径，但如何同时保证模型的物理一致性、数值稳定性与预测可靠性，仍然是重要的研究挑战。与此同时，量子计算及量子—经典混合算法为相关计算问题提供了新的可能性，但其在非线性刚性系统中的实际适用性尚有待系统研究。

具体研究包括：
1. 物理信息人工智能与非线性动力学建模：研究如何将物理约束与科学机器学习相结合，建立高效、可靠的非线性动力学模型，在降低计算成本的同时保持预测精度和物理一致性。

2. 高效数值算法与结构保持方法：研究适用于强非线性、强耦合及刚性微分方程的计算方法，分析物理约束、数值近似与系统稳定性之间的关系，提高复杂动力学系统的计算效率与可靠性。

3. 量子-经典混合计算方法：探索量子计算技术与经典数值算法的结合，研究量子算法在动力系统仿真中的可行性、计算资源需求与适用边界，并通过与成熟经典算法的对比，客观评估其潜在优势与局限。

4. 氢能与氨燃料反应动力学应用：以氢和氨燃料的复杂化学反应动力学作为主要研究与验证平台，测试新型计算方法在高维、强非线性及刚性动力系统中的准确性、稳定性与计算效率。

申请要求：
1. 硕士研究生毕业
2. 语言成绩：IELTS总分6.5，单科6。
3. 计划2027年9月入学
4. 优先考虑CSC合作渠道申请

申请人请将详细简历发至导师邮箱：a.paykani@qmul.ac.uk或yunpeng.zhu@qmul.ac.uk
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1楼 2026-10-30 19:59:35
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muchong8882楼
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hustersqt3楼
2026-10-30 20:10   回复  
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宁静致远sy4楼
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浮云1665楼
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红日226楼
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lgxx137521楼
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Xyz111224楼
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