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他在两年内获得博士学位,发表了11篇峰会论文!浙大校友李旻辰SIGRAPH最佳博士论文奖-获得量子比特

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连续四年获得SIGRAPH最佳博士论文奖华人学者。

今年,浙大校友UCLA数学系博士后李旻辰获奖。

但随之而来的不仅是这份荣耀,还有他开放的学术生涯。

那么,让我们感受一组数据。

对于这样的经验,网友不禁表示“

超短时间博客经历2018年9月入学宾夕法尼亚大学(UPenn)博士课程,2020年12月毕业。

以前在《李丁聊天室》的采访中,自己也是这样说的。

但是,速度并不意味着标准的降低。

北美博士毕业一般有两个要求:硬而软。

无理要求就像上几节课、几次答辩、发几张paper等。

例如宾大在paper中,需要3篇顶级杂志,而且必须是一部作品。

稍微微软的要求,是来自导师的(你知道)

说白了,要看领导看你是否达到毕业的标准。

而且即使达到了标准,他是否不想让你毕业,也要视情况而定。

那么,面对这些门槛,李旻辰是如何一步一步“解锁”的呢。

事实上,这离不开他早期在UBC(不列颠哥伦比亚大学)攻读硕士的经历。

李旻辰在读硕士课程的2年半的课程等,在宾大的体系中被认可。

基于这一点,他在博士期间省去了两门课和一次答辩的时间。

但是,更重要的是,李旻辰在硕士期间发表了2篇1篇的研究(UBC硕士毕业条件1篇1篇)

这样的硕士经历,在他读博的途中,奠定了良好的基础。

关于“软件”,李旻辰认为自己非常幸运,能遇到好的导师蒋陈凡夫教授。

(没错,他是我们熟悉的胡渊鸣们的导师。)

在蒋老师的指导下,李旻辰主要研究方向是优化问题和数值方法在几何处理和物理模拟中的应用。

他看到李旻辰达到了博士的水平,主动上门说:

“非常震惊”是听到导师这句话后的第一反应

但是,通过这一点,从侧面反映了学术上的优秀成绩。

结果伯乐要想相马,这个“马”也需要“蒂尔”的质量。

然而,比起学术成就,通过在“UBC”和“UPenn”的学业经历,其实已经有一种种子植根于“李旻辰”的心中——当了教授。

对他影响最大的是蒋陈凡夫教授。

于是,博士毕业后,他毅然做出了他的选择——进入公司UCLA数学系。

李旻辰学部的职务是Assistant Adjunct Professor,翻译后可以称为临时副教授。

值得注意的是,与一般所说的Assistant Professor(Assistant Professor)不同。

前者在科研方面与博士后相似,但同时也有教学工作。后者是我们熟悉的终身教职“直通车”。

根据调查,现在李旻辰在UCLA教暑假的授课(多元微积分),秋天学期也教数值计算方法。

这样看来,李旻辰可以说实现了科研道路上的理想。

但是,在这条科研道路上,他是如何涉足的呐。

您对计算机显卡的兴趣来自哪里。

这是从李旻辰更早的经验说起的。

学部经验的影响很大李旻辰小时候和大部分的男孩子一样,非常喜欢游戏。

除了通常的学习以外,他从来没有想过上大学之前要做什么,选择哪个专业。

但刚进入浙江大学,两个契机坚定了选择李旻辰电脑显卡的信念。

当他在大一编程课上在网上做问题时,他写了一个解决问题的程序。

然后发现输出结果,就可以满足这个问题的需求。

这是对李旻辰编程的最直观的感觉。

在接触编程之前,我看了计算机之类的东西,以为它只是一台精密仪器。

但是,通过自己了解其原理,并且能够实现,他感到非常高兴。

“编程是一件有趣而有意义的事情”。

这可以说为他的科研道路铺垫了一个“良好的开端”。

另一个契机是李旻辰在浙大中选择了职业选手。

在选修专业之前,学生将被安排参观各实验室

李旻辰当时参观了5个实验室,在最初的4个实验室“闲逛”之后,“不知道在做什么”,感觉到了雾。

但是最后参观的是计算机图形实验室浙大周昆教授的CADAMP、CG实验室。

看到他们所取得的成就,李旻辰突然想到:

这引起了李旻辰的兴趣,他开始认真阅读实验室介绍。

后来发现,计算机图形学的知识和成就不仅与游戏和电影有关,而且与工业界也有一定的关联。

包括CAD制图、零件建模、土木工程仿真等。

因此,关于选择专业人士,如果说李旻辰的话

这样的两个契机可以说是李旻辰科学研究道路上的“引路人”吧。

然而,随着他在计算机图形学上的深挖,李旻辰发现这个领域其实有更多的精细分子领域。

“这是一门综合包容的学科,参与了各个方向的研究”李旻辰。

刚从本科毕业时,他主动去看SIGGRAPH的论文。

李旻辰发现这些论文的内容有很大的不同。例如,建模、渲染、模拟、图像操作等:

正是有了这样深刻的理解经验,李旻辰对计算机图形的初衷才有所改变。

一开始我并不是单纯的觉得酷,而是比较了电脑显卡中的“基础、根本”,但我对难题很感兴趣。

这个“基础”并不意味着简单,而是意味着那个问题并不复杂,可以用一两个词清楚地表达出来,但很难解决。

因此,越来越喜欢使用数学建模或数值优化的方法来解决它们:

当然,理论上,它肯定含有干燥的成分。

与此相对,李旻辰

但通过李旻辰取得的成就证明,只要坚持自己爱,最终还是会有收获的。

最优秀博士论文奖也许是因为其执着,李旻辰获得了此次SIGRAPH的最优秀博士论文奖(The Outstanding Doctoral Dissertation Award)

相关研究是Robust and Accurate Simulation of Elastodynamics and Contact。

SIGGRAPH的公式的评价是

在传统的固体运动模拟和受力分析中,精确地模拟固体自身或之间的接触是非常困难的,特别是具有复杂形状、微细结构、发生大变形的固体。

这一问题的原因是固体的弹性在数学描述中是非线性的和非凸的,接触不仅是非线性的和非凸的,而且是不光滑的。

这些都是使用数值方法进行物理模拟时极难处理的性质。

传统的方法,有一定的稳定性和精度但是非常花费时间,或者模拟快但肉眼不真实(因为误差大),也容易发生数值爆炸引起的模拟失败

在这项研究中提出的IPC(Incremental Potential Contact)方法很好地解决了这个问题。

具体而言,在优化理论框架下,通过对所有碰撞工况的严格数学定义、故障函数法的降维加速、静摩擦变换的可控建模以及摩擦算子的巧妙离散。

这为解决这个问题提供了新的思路,从而可以达到在较快的速度下没有前所未有的精确、稳定、贯通的仿真效果。

但是李旻辰为什么要进行这项研究呢?

毕竟,官方说,这是一个“长期存在,不易突破”的问题。

这离不开李旻辰发布的第一篇SIGRAPH文章:

当然,这也离不开导师蒋陈凡夫教授的支持和引导,以及Adobe合作者丹尼考夫曼博士的挑战和激励。

另外李旻辰不仅在学术界深耕,在产业界也发挥着作用。

例如,他与CG大牛张心欣的泽森科工密切合作,也是创业者的一半。

据悉,他们既有计划在美国合作成立公司,也有计划在促进国内外人才交流的同时将IPC产业化,使更高质量的物理模拟系统以简单易用的形式真正改善许多行业的生产方式。

最后,我们也轻松地说了李旻辰。有女朋友吗?

与此相对,李旻辰

(手动就好!)

参考链接:

[1]李丁聊天室“两年计算机博士共享”:https://www.zhihu.com/zvideo/1348264350231289856https://www.lidingzeyu.com/minchen-on-phd-reflection/[2]最佳博士论文:https://www.proquest.com/openview/178e7289d88473c8df74c493cc3b501c/1[3]SIGGRAPH官网:https://www.siggraph.org/acm-siggraph-2021-awards/