关于
我是英国华威大学数学专业本科生,学术兴趣主要包括量子计算、 机器学习数学基础、随机矩阵、组合优化。
我目前关注如何使用线性代数与结构性方法研究量子信息和机器学习中的问题, 包括 stabilizer formalism、辛线性代数以及图论优化方法。
本网站收录我部分论文、项目、笔记及其他学术材料。
研究兴趣
- 量子计算与量子优化
- 辛线性代数与量子信息
- 机器学习数学基础
- 组合优化与图论方法
项目
LoRA-One and One-Step Gradient Alignment
一篇关于低秩适配、一步梯度对齐及相关线性代数结构的数学说明性论文。
URSS Research Project
一个关于机器学习理论中数学问题的研究项目。 项目进展将后续更新。
Selected Coursework Projects
本科数学课程中部分学术项目与编程项目。
论文与笔记
A Symplectic-Linear Proof of the Gottesman–Knill Theorem
一篇关于 Gottesman–Knill 定理的说明性论文,重点使用辛线性代数框架描述 Pauli operators、Clifford updates 与 tableau simulation。
简历
我的简历目前提供中文版: 中文简历。 英文版将后续添加。
联系方式
邮箱:eric_feng2006@outlook.com
GitHub:Ericfeng99