报告题目：Introduction to the process tensor framework

报  告 人：郭楚 博士，国防科技大学

研究方向：量子多体物理、张量网络算法

报告时间：2026年7月24日(星期五)上午10:00

报告地点：量子楼410报告厅

报告摘要：

量子计算与量子纠错领域常采用马尔可夫噪声模型描述系统误差，但实际量子系统中广泛存在的非马尔可夫关联噪声（具有时间域相关性）会显著削弱传统纠错方案的阈值性能。本报告聚焦于非马尔可夫噪声的数学建模与表征方法，系统介绍过程张量理论框架，该框架能够完整刻画噪声的时间关联特性。基于此，我们将阐述团队在过程张量重构领域的几个工作：1）提出基于张量网络算法的机器学习方案，实现非马尔可夫噪声的高效重构；2）设计配套实验方案，验证理论模型在真实量子系统中的可行性与有效性。进一步地，通过重构得到的过程张量模型，我们实现了对非马尔可夫噪声的定量化评估，为优化量子纠错策略提供基础。

报告人简介：

郭楚于2010年获得清华大学工学学士学位，2012年12月获得国防科技大学理学硕士学位， 2017年9月获得新加坡科技设计大学博士学位，现为国防科技大学讲师。主要研究方向为量子多体物理、张量网络算法，擅长运用科学计算解决强关联量子多体问题。郭楚博士的主要研究领域包括基于张量网络算法的量子线路模拟器、基于神经网络态算法的量子化学求解器，以及基于张量网络算法的量子杂质问题求解器。以第一和通讯作者发表PRL三篇，其余以第一作者或共同通讯作者在Nature Communications、Science China、PRA、PRB、PRE等国内外重要物理期刊上发表论文40余篇，以共同通讯作者获得2021年度ACM戈登贝尔奖。承担了祖冲之号量子优越性实验中的经典验证任务。

一审：彭智慧

二审：贺兵香

三审：廖洁桥