博士生：动态系统中的物理学习

该项目旨在构建动态物理系统学习的理论框架，重点研究通过局部相互作用与反馈机制如何产生适应性行为。研究将分析理论与各种自适应网络的数值模拟相结合，旨在深入理解物质的缩放规律及学习的基本极限。

资格要求： 我们寻求具有扎实物理、机械工程、材料科学或计算机科学背景的申请人，且对广义学习理论、凝聚态物理及复杂系统有浓厚兴趣。任何科学或工程领域的优秀候选人也将被考虑。博士候选人必须满足硕士学位的要求。具备良好的英语口头与书面沟通能力亦为必要条件。其他有利素质包括编程（Python\Matlab）与数值方法经验，以及对复杂动态系统、物理记忆或机器学习概念的了解。 我们坚信包容且多元的研究环境所具有的优势，欢迎具有任何背景的申请者前来申请。