导师简介
如果你想申请美国加州理工学院 材料科学系博士，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加州理工学院的Prof. Bhattacharya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！
Kaushik Bhattacharya现任加州理工的高级力学与材料科学教授，长期深耕固体力学与新材料研发领域。
教育背景方面，他于1986年获得Indian Institute of Technology的B.Tech学位，1991年在University of Minnesota取得Ph.D学位，为后续学术研究奠定了扎实的理论基础。
教授自1993年进入Caltech工作，逐步晋升，2010年起担任Tyson, Sr. Professor。
研究分析
近期核心论文解析
- 2026年，在Mechanics of Materials发表《Learning a potential formulation for rate-and-state friction》聚焦速率-状态摩擦的势能公式学习，将机器学习与摩擦力学结合，为摩擦行为的精准建模提供了新方法。
- 2025年在Journal of the Mechanics and Physics of Solids发表《Learning constitutive relations from experiments: 1. PDE constrained optimization》提出基于PDE约束优化的本构关系学习方法，解决了从实验数据中提取本构关系的核心难题，贴合美国国防部（DOD）人工智能领域的应用研究导向。
- 2025年在Journal of Applied Mechanics发表《Constitutive Relations From Images》创新地实现了从图像中提取本构关系，简化了材料力学性能检测的流程，降低了实验成本。
- 2025年在Journal of the Mechanics and Physics of Solids发表《Grain-size dependence of plastic-brittle transgranular fracture》深入研究晶粒尺寸对塑性-脆性穿晶断裂的影响，为异质材料的性能优化提供了重要理论支撑。
研究想法
结合教授的三大研究领域及近期论文方向，提出3个贴合其研究重点、兼具创新性与可行性的研究想法：
- 结合机器学习与liquid crystal elastomers（液晶弹性体），开发自适应形状记忆柔性材料，重点优化材料的响应速率与形态恢复精度，可应用于软体机器人关节与可穿戴设备，贴合教授active materials的研究方向，同时延伸其机器学习在材料建模中的应用。
- 利用coarse-grained density functional theory（粗粒化密度泛函理论），结合图像处理技术，建立异质材料晶粒尺寸与缺陷分布的关联模型，精准预测材料的塑性-脆性转变临界点，延伸其2025年晶粒尺寸相关论文的研究，同时衔接本构关系从图像提取的技术方法。
- 基于PDE约束优化方法，针对shape-memory alloys（形状记忆合金）的摩擦特性，构建多因素耦合的本构关系模型，解决极端环境下（高温、高压）形状记忆合金的摩擦失效问题，贴合国防领域材料应用需求，同时衔接其2026年速率-状态摩擦相关研究。
申请建议
（一）学术背景与课程准备
- 核心课程：优先修读教授主讲的相关课程，包括AM/ACM 127（Calculus of Variations）、Ae/Ge/ME 160 ab（Continuum Mechanics of Fluids and Solids），同时补充continuum mechanics、density functional theory、偏微分方程（PDE）、机器学习基础等课程，确保课程成绩优异，建议GPA不低于3.5（名校博士申请竞争力核心）。
- 专业基础：扎实掌握mechanics of materials核心理论，熟悉active materials、heterogeneous materials的基本特性，了解PDE约束优化、图像处理在材料研究中的应用，掌握基础的实验设计与数据处理方法。
（二）科研经历准备
- 研究方向契合：优先参与新型材料研发、本构关系建模、材料缺陷分析、机器学习与材料交叉等相关课题，尽量参与包含实验设计、数据建模、论文撰写的完整研究流程。
- 成果积累：如有条件，可尝试以第一作者或参与作者身份，在材料力学领域核心期刊发表论文，重点突出PDE应用、图像处理、机器学习与材料研究结合的相关成果；无论文成果则重点梳理科研项目报告，明确自身在项目中的贡献与收获。
（三）申请材料准备
- 文书撰写：个人陈述（SOP）重点阐述对教授三大研究领域的兴趣，结合自身科研经历，说明与教授研究方向的契合点，可具体引用教授2025-2026年的核心论文，简要说明自身对论文研究内容的理解及延伸思考；简历（CV）控制在2页内，重点突出科研经历、课程成绩与专业技能，避免冗余。
- 推荐信：准备3封学术推荐信，优先选择材料力学、连续介质力学或相关领域的导师撰写，推荐信需突出自身的学术能力、科研潜力与团队协作能力，若推荐人与教授有学术交集，可提升推荐信含金量。
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。
