一 基本信息
贺衎、太原理工大学校工会副主席、数学学院副院长、博士生导师、民盟盟员。
二 个人经历
1. 教育工作经历:2000年9月-2004年6月太原师范学院数学与应用数学专业本科毕业,学士学位,导师:王川龙教授;2004年9月-2007年6月山西师范大学应用数学专业硕士毕业,导师:侯晋川教授;2007年9月-2010年6月山西大学基础数学专业博士毕业,导师:侯晋川教授;2010年9月至今,太原理工大学教师;2012年受聘副教授、硕士生导师;2017年受聘教授;2018年受聘博士生导师。CCF会员,山西省优秀青年学术带头人,山西省重点研发计划项目负责人。
三 研究方向、教学课程
1. 工作以来,本人积极致力于数学与计算机科学交叉研究。
2. 交流访问:2010、2012年两次赴欧洲卢布尔雅那大学短期交流;2011、2012年两次赴香港理工大学短期学术交流合作;2016-2017年国家留学基金委资助往悉尼科技大学量子软件与信息中心访问一年。
3. 研究兴趣:量子网络理论、量子计算与信息理论。研究课题:(1) 深度学习在量子信息学与图像处理方面的应用;(2) 量子网络关联的模型及相关问题;(3) 量子程序分离问题;(4) 量子不确定性原理及纠缠判据理论。
4. 承担教学工作:主讲课程包括 本科生《高等数学》、《线性代数》、《概率统计》等公共课,以及《量子计算D》英文课等;硕士生核心课程《泛函分析》、《量子计算与量子信息》等;博士生《工科泛函分析》、《量子计算》等。
6. 企业合作:(1) 与百度量子计算研究所(北京)合作开发量子计算平台与量子科技教学研究;(2) 与山西省信息产业技术研究院(云时代公司)合作开发数字文化内容保护线上系统。
7. 指导研究生情况:目前在读博士研究生5名,在读硕士研究生12名,毕业硕士研究生16名。
四 科研成果、教学成果
主持研究项目情况:
[1] 2023年1月-2026年12月,主持国家自然科学基金面上项目—基于机器学习的多体量子门近似分离、网络量子操控与非局域性识别及相关问题研究,编号:12271394,经费47万;
[2] 2022年6月-2024年6月,主持,项目类型:山西省重点研发计划(信创类),项目名称:复杂网络环境下数字文化内容版权服务关键技术与系统研发,项目编号:202102010101004, 经费 300 万元。
[3] 2018年1月-2021年12月,主持完成国家自然科学基金面上项目—多可观测量不确定性关系及其在纠缠判据、相干度量以及量子非局域性中的应用,编号:11771011,经费48万;
[4] 2013年-2015年,主持完成国家自然科学青年基金项目—纠缠破坏信道与量子测量的代数结构与几何特征,编号:11201329,经费22万;
[5] 2012年,主持完成国家自然科学基金委天元数学专项基金1项。
[6] 另外现主持山西省教学改革项目1项:《大学本科量子计算课程实践教学体系的创建》;
教育部产学合作育人项目1项:《太原理工大学百度量子计算教学与科研实践基地建设》:。
2. 科研成果情况
1) 专著:贺衎,《量子结构上的映射及其应用》,科学出版社,2018年9月,27.5万字。
2) 国家发明专利:刘树森,段润尧,贺衎,侯晋川,武丹翔,贺艺斌,确定近似量子门的方法、装置、经典计算机和存储介质,2021-9-7, 中国,ZL 2020 1 0426642. 3.(与百度合作的国家发明专利)
3) 学术论文:(*为通讯作者,加粗为本人, 斜体字为深度学习等计算机算法方面的论文)
[1] J. Guo, J.-C. Hou*, X.-F. Qi*, K. He*. Practical approach for detecting k-nonseparability of multipartite quantum states. Sci. China: Phys. Mech. Astron. 68, 210312 (2025).(SCI一区,影响因子:6.4) 本文提出一个能严格区分任意维度多体量子态k-纠缠性的充分必要判据,兼具高度实用性和计算机软件化性能。该期刊《中国科学:物理、力学、天文学》是国内公认的物理学权威期刊,本文的工作受到中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所所长骆顺龙教授的撰文高度评价。 [2] Shuyuan Yang, Kan He*, Jinchuan Hou*, Zhihao Ma*, Shaoming Fei*, and Mingxing Luo*. Witnessing network topologies using quantum nonlocality. Physical Review A 110(3): 032437 (2024). (SCI二区,影响因子2.6 ). 本文介绍了一种利用网络非局域性的有无作为区分网络拓扑结构的依据,这一方法无需受限于特定的网络结构或资源类型。 [3] Ying Zhang, Jinchuan Hou, and Kan He*. Detecting nonlocal correlations in chain-shaped quantum networks via a deep-learning method. Physical Review A 110(6): 062609 (2024). (SCI二区,影响因子2.6 ) 文章介绍了一种基于深度学习的方法,用于检测链型量子网络中的非局域性。 [4] T.-T. Yan, J. Guo, J.-C. Hou*, X.-F. Qi*, K. He*. Gaussian unsteerable channels and computable quantifications of Gaussian steering. Phy. Rev. A, 110, 052427 (2024). (SCI二区,影响因子:2.6) 在本文中,引入了一类高斯不可导引信道和一类最大高斯不可导引的信道,这两个可以选择作为自由操作,从而完善高斯不可导引的资源理论。 [5] Jun Zhang*, Kan He*, Ying Zhang, Yu-yang Hao, Jin-chuan Hou, Fang-Peng Lan, and Bao-Ning Niu.Detecting the steerability bounds of generalized Werner states via a backpropagation neural network. Physical Review A 105(3): 032408 (2022). (SCI二区,影响因子2.6 ) 介绍了一种利用反向传播(BP)神经网络来确定任意两量子比特态是否可操控,并优化广义Werner态的可操控性边界的方法。
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五 社会兼职
2023年起任中国高等教育学会数学专业委员会副秘书长;
2015年获山西省科学技术奖自然科学类二等奖(3/5);
美国《Mathematical Reviews》评论员;《Entropy》杂志专辑编委;
2012、2013、2015、2023年组织举办多次全国性学术研讨会。