香港科技大学物理学系全奖博士招生 | Prof.  ZHAI

导师简介

如果你想申请香港科技大学 物理学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港科技大学的Prof.ZHAI的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

Chengxing ZHAI（翟成興）现任香港科技大学新兴交叉学科部副教授，同时担任PG 项目协调员（Emerging Interdisciplinary Areas）及Space Science and Technology Institute副所长。教授拥有华盛顿大学物理学博士学位（1994年）。其研究兴趣极具跨学科特色，涵盖成像技术、大气科学与天气预报、遥感、区域气候变化建模、量子模拟、基于机器学习的数据分析、量子搜索算法及量子力学现象等多个前沿领域，在跨学科科研融合方面展现出深厚的学术积累。

研究分析

代表性论文解析

1. Advancing Atmospheric Detection of Weakly Absorbing Reactive Trace Gases Using the FY-3E/HIRAS-II TIR Sounder on a Dawn-Dusk Orbit（Environmental Science and Technology Letters，2025年）该研究聚焦晨昏轨道上FY-3E/HIRAS-II热红外探测器在弱吸收活性痕量气体大气探测中的应用进阶。通过优化探测算法与数据反演方法，提升了对这类痕量气体的检测精度，为大气化学成分监测及环境治理提供了更可靠的技术支撑。弱吸收痕量气体虽在大气中含量低，但对气候与生态系统影响显著，此研究填补了该类气体高精度探测的技术空白。
2. An optimal sequential physical retrieval system for retrieving high-accuracy diurnal atmospheric gases from FY-4B/GIIRS: Theory, algorithm and evaluation（Remote Sensing of Environment, 2025年）发表于遥感领域权威期刊，提出一种用于从FY-4B/GIIRS获取高精度昼夜大气气体的最优序贯物理反演系统。研究从理论构建、算法设计到效果评估形成完整闭环，解决了传统反演方法在昼夜大气气体探测中精度不足的问题，为气象预报、气候研究提供了高质量的大气气体数据来源。
3. Near-Earth Object Observations using Synthetic Tracking（Publications of the Astronomical Society of the Pacific,2024年）该论文探索合成跟踪技术在近地天体观测中的应用。合成跟踪技术通过数据处理方法模拟高分辨率观测效果，有效提升了对近地天体的探测与轨道监测能力，对近地天体防御及天文学研究具有重要意义，为该领域提供了新的观测技术思路。

主要科研项目

1. Monitoring Greenhouse Gas Emission Point Sources From China Space Station（2023-2025）该项目由Innovation and Technology Fund、Starwiz Technology Co. Ltd及Stellerus Technology Limited资助，Chengxing ZHAI为参与成员。项目旨在利用中国空间站监测温室气体排放点源，通过整合空间遥感技术与大气科学分析方法，实现对重点区域温室气体排放的精准定位与量化，为全球气候治理及减排政策制定提供科学数据支持。
2. Revolutionizing Weather Forecast and Climate Prediction Through Artificial Intelligence（2025- ）受Croucher Foundation资助，项目核心是借助人工智能革新天气预报与气候预测。Chengxing ZHAI参与其中，将机器学习技术与传统气象模型深度融合，探索提升预报准确性与时效性的新路径，有望突破传统预报方法在复杂气象系统模拟中的瓶颈。

研究想法

1. 量子模拟结合机器学习的区域气候极端事件预测：基于教授在量子模拟与机器学习的研究基础，可构建量子-经典混合模型用于区域气候极端事件（如暴雨、高温）预测。利用量子模拟高效处理气候系统中的复杂量子力学效应（如大气分子相互作用），再通过机器学习算法对量子模拟输出数据进行特征提取与模式识别，提升极端气候事件的早期预警精度，为防灾减灾提供更科学的决策依据。
2. 多源遥感成像数据融合的温室气体溯源技术：结合成像技术与遥感研究方向，整合FY-3E/HIRAS-II、FY-4B/GIIRS及中国空间站等多源遥感成像数据，开发基于深度学习的气体溯源模型。通过分析不同遥感数据的时空分辨率优势，实现对温室气体排放点源的动态追踪与排放量反演，同时结合大气扩散模型，提升溯源结果的可靠性与应用价值。
3. 量子搜索算法优化的遥感图像目标检测：针对遥感图像中弱目标（如小面积污染物、微小近地天体）检测效率低的问题，将量子搜索算法与传统计算机视觉算法结合。利用量子搜索算法在海量数据中快速定位目标的优势，优化遥感图像目标检测的搜索过程，缩短检测时间并提高弱目标的检出率，为环境监测与天文学观测提供技术革新。

申请建议

1.专业背景与知识储备：

• 优先具备物理学、大气科学、遥感科学与技术、计算机科学或相关专业硕士学位。
• 需扎实掌握量子力学、大气动力学、遥感原理等基础理论；
• 熟悉至少一种编程语言（如Python、MATLAB）及数据分析工具（如TensorFlow、PyTorch）；
• 若有量子计算、气候模型或遥感图像处理相关课程学习经历，将增强竞争力。

2.科研技能与实践经验：

• 积极参与相关科研项目，积累实验设计、数据采集与分析经验。例如参与遥感数据反演、机器学习模型训练或量子模拟相关课题；
• 尝试使用FY系列卫星数据进行大气参数反演实践，或利用量子计算平台（如IBM Quantum Experience）完成简单量子算法实现；
• 将实践成果整理为学术摘要或 posters，参与领域内学术会议交流。

3.文书材料精准准备：

• 个人陈述需清晰阐述对教授研究领域（如量子与大气科学交叉、遥感与机器学习融合）的兴趣，结合自身经历说明与项目的匹配度，可具体提及对某篇论文（如2025年Remote Sensing of Environment论文）的理解与思考。
• 研究计划需聚焦跨学科方向，例如“量子机器学习在区域气候预测中的应用”，明确研究目标、技术路线与预期创新点，体现对领域前沿的把握。

4.套磁与沟通技巧：

• 套磁邮件需简洁明了，附上个人简历与研究计划摘要，主动提及对教授某一项目（如中国空间站温室气体监测项目）的关注，并提出具体问题（如“在多源遥感数据融合中，如何平衡数据分辨率与计算效率？”），展现独立思考能力。
• 面试前需梳理过往科研经历中的技术细节，尤其是数据处理与模型构建过程，准备好对研究计划的深入阐述，同时了解教授近期发表的研究成果，展现对其科研方向的持续关注。

博士背景

Felix，美国top10学院物理学系博士生，专注于量子计算和凝聚态物理的交叉研究。擅长运用量子场论和拓扑量子计算方法，探索拓扑绝缘体和超导体中的新奇量子态。在研究Majorana费米子在量子计算中的应用方面取得重要突破。曾获美国物理学会最佳学生论文奖，研究成果发表于《Nature Physics》和《Physical Review Letters》等顶级期刊。