美国康奈尔大学机械工程学系全奖博士招生 | Prof. Bizyaeva

导师简介

如果你想申请美国康奈尔大学 机械工程学系博士，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康奈尔大学的Prof. Bizyaeva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！

Anastasia Bizyaeva现为康奈尔大学机械与航空航天工程学院助理教授，隶属于Systems Engineering Program。她的学术履历贯穿多所顶尖院校，跨学科特质鲜明。2016年，她在加州大学伯克利分校获得物理学学士学位，辅修机械工程；2022年9月于普林斯顿大学取得机械与航空航天工程博士学位；随后以博士后学者身份加入华盛顿大学动态系统人工智能研究所（AI Institute in Dynamic Systems）开展研究，2024年7月正式加入康奈尔大学任教。

研究分析

1. 2023年发表于IEEE Transactions on Automatic Control（68(3), 1415-1430）的“Nonlinear opinion dynamics with tunable sensitivity”文章提出了具有可调敏感性的非线性意见动力学模型。该研究突破传统线性意见模型的局限，通过敏感性调节机制，更贴合现实中个体观点形成的复杂过程，为理解社会群体意见演化提供了新的数学工具，对社交网络分析、公共政策传播等应用场景具有重要参考价值。
2. 同期arXiv预印本“Multi-topic belief formation through bifurcations over signed social networks” （arXiv:2308.02755）聚焦带符号社交网络中的多主题信念形成过程。研究引入分岔理论（bifurcations）解析信念演化的临界状态与转变规律，首次系统探讨多主题交互下的信念动态，填补了单一主题研究的空白，为复杂社交网络中的信息传播控制提供了理论支撑。
3. 2024年发表于Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems（7）的“Fast and flexible multiagent decision-making”文章聚焦多智能体系统的决策效率与灵活性优化。研究融合控制理论与人工智能方法，提出的决策框架能平衡系统响应速度与环境适应性，为无人机集群、自主机器人协作等工程场景提供了核心技术思路。
4. 另一篇2024年发表于Current Opinion in Behavioral Sciences（57）的“Examining cognitive flexibility and stability through the lens of dynamical systems”研究从动力系统视角解析认知灵活性与稳定性的内在机制。该研究搭建了心理学与工程学的交叉桥梁，将认知科学的理论问题转化为可量化的数学模型，既推动了认知科学的实证研究，也为设计更贴合人类认知习惯的智能系统提供了灵感。

研究想法

1. 动力系统启发的自适应多智能体协作救援系统：结合教授在多智能体控制与集体智能的研究，设计融合环境动态感知与个体行为反馈的自适应决策模块。基于分岔理论优化智能体间的协作规则，使系统能根据灾害现场（如地震、火灾）的复杂环境变化，自动调整协作模式，平衡救援效率与任务安全性，解决传统多智能体系统在动态不确定场景下适应性不足的问题。
2. 带符号社交网络驱动的群体机器人意见协调机制：依托教授在社交网络信念形成的研究成果，将带符号社交网络的意见演化模型嵌入群体机器人系统。通过模拟个体间“信任-排斥”的关系动态，设计机器人集群的目标共识达成算法，使机器人能在存在局部冲突的情况下，快速形成全局一致的任务执行策略，适用于仓储物流、环境监测等需要灵活协调的场景。
3. 认知动力学导向的人机协作决策支持工具：基于教授对认知灵活性与动力系统的交叉研究，开发融合人类认知模型与机器学习的决策支持平台。通过量化分析人类决策者的认知稳定性特征，利用数据驱动建模动态调整信息呈现方式与决策建议强度，帮助人类在复杂任务（如医疗诊断、工程调度）中平衡决策效率与准确性，提升人机协作的协同性。

申请建议

1.学术背景准备

• 核心课程需覆盖数学基础与专业核心，包括线性代数、常微分方程（动力系统核心）、控制理论、机器学习、人工智能导论等，夯实理论根基。
• 补充跨学科知识，可选修社会网络分析、认知心理学导论等课程，理解教授研究的跨领域关联。

2. 技能储备细化

• 编程能力方面，熟练掌握Python，精通NumPy、SciPy等科学计算库，以及PyTorch/TensorFlow等机器学习框架；
• 掌握控制理论相关工具，如MATLAB的Control System Toolbox，能独立实现多智能体控制算法与动力系统建模。
• 数据处理与分析需掌握Pandas、NetworkX（社交网络分析），具备实验设计与实证分析能力。
• 额外了解机器人操作系统（ROS）或多智能体仿真工具（如Webots）者将更具优势。

3. 科研经历积累

• 优先参与多智能体系统、控制理论应用、数据驱动建模相关项目，例如设计简单的群体机器人协作实验，或基于公开社交网络数据集（如Twitter网络数据）开展意见动力学模拟研究。
• 尝试复现教授论文中的核心算法（如非线性意见动力学模型），撰写技术报告记录实现过程与改进思考。
• 积极参与相关学术会议（如IEEE Conference on Decision and Control）的志愿者工作或摘要投递，积累学术交流经验。

4.申请材料与沟通技巧

• 动机信需聚焦教授的核心研究方向（多智能体控制、动力系统与认知/社会系统交叉），结合自身课程或项目经历，说明对具体研究主题（如意见动力学、多智能体决策）的理解。
• CV需突出科研项目细节、技能掌握程度及学术成果（如技术报告、课程论文），附上代码仓库链接或项目演示视频（如有）。

博士背景

Kimi，985机械工程硕士，现为港三机械工程博士生。研究方向为智能制造和机器人学，专注于工业4.0背景下的自动化生产系统优化。曾在《Journal of Mechanical Design》和《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》发表过论文。获得IEEE机器人与自动化国际会议最佳学生论文奖。