曾红丽(2016)

发布时间:2017-04-25浏览次数:6268

姓  名

曾红丽

性  别


出生年月

1983.09

学历学位

研究生学历,理学博士学位

职  称

副教授

部  门

350VIP浦京集团

导师类别

硕士生导师

指导专业

物理学、电子信息技术

办公地点

2-50010

办公电话

 

电邮地址

hlzeng@njupt.edu.cn

个人主页

 

主授课程

《大学物理》、《物理中的群论》等

社会

兼职

Physica   Review E Physica Review LettersScientific Reports   等期刊审稿人,中国物理学会、数学会、化学学会、计算物理学会成员。

研究

方向

1.       自旋玻璃及伊辛模型相互作用推断

2.     复杂系统中的个体相互作用研究(新冠病毒演化缺陷、股票交易数据分析、神经元放电序列分析等)

3.      机器学习方法在图像处理等方面的应用

4.       统计物理方法对机器学习相关算法的研究

 

个人

简历

2016.09-至今     350VIP浦京集团350VIP浦京集团,教师

2019.08-2020.08  瑞典皇家理工大学(KTH)、北欧物理研究所(Nordita),访问学者

2014.10-2016.09  瑞典乌普萨拉(Uppsala)大学Ångström实验室,博士后

2009.11-2014.09  芬兰阿尔托(Aalto)大学350VIP浦京集团,应用物理系,博士

2006.09-2009.03  南京航空航天大学350VIP浦京集团,应用物理系,硕士

主要

成果

主要研究反推(Inference)问题及其在复杂体系中的应用,其中包括:

1.     对动态伊辛模型中相互作用的重构方法研究(如平均场方法以及由数据驱动的最大似然法)及其在复杂系统(如大脑神经元网络以及股票交易网络等)中的应用。这些研究结果已经发表在Physical Review LettersPhysical Review E以及Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment等国际知名物理学期刊上。

2.     利用统计物理学工具分析基因组演化及其相关位点上位性的研究。理论方法目前主要应用于研究新冠病毒基因序列,寻找病毒演化中可能存在的缺陷,为疫苗设计和研发提供理论指导,同时为流行病研究提供范式。已有结果主要发表在Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)Physical Review E以及Journal of Statistical   Mechanics: Theory and Experiment等期刊上。

3.     利用机器学习以及统计学习方法反推两组高维图像(如鱼脑的CT扫描图像)中可能存在重大差异的大脑区域,旨在揭示在不同选择条件(自然选择/人工选择)对鱼脑各个子区域演化的影响。这些研究结果主要发表在Science子刊及Evolution等期刊上。

研究

项目

1. 国家自然科学基金委员会, 青年项目,   11705097,“部分自旋可见”异步伊辛模型的重构及其应用, 2018-012020-12, 27万元, 主持。

2. 江苏省科技厅,自然科学青年项目,BK20170895,含有隐自旋异步伊辛模型的重构及其应用,2017-072020-0620万元, 主持。

3. 江苏省教育厅,高等学校自然科学面上项目,17KJB140015,含有隐自旋异步伊辛模型的重构研究,2017-092019-085万元,主持。

4. 瑞典Knut and Alice   Wallenberg (KAW) 基金, 2013.0072, 社会行为和大脑结构之间的联系,2013-012018-12, 23百万瑞典克朗,参加。

5. 芬兰杰出教授 (FiDiPro) 项目,129024,统计物理,分布系统和计算生物,2008-102013-1256万欧元,参加。

 

荣誉

奖励

1.       2018年荣获“江苏省政府留学奖学金”

2.       2014年荣获“国家优秀自费留学生奖学金”

3.       2014年荣获Aalto大学“提前获得博士学位奖学金”

4.       2004年荣获“江苏省政府奖学金”

论著
代表作

[1] H.-L.   Zeng*, E Mauri, V. Dichio, S. Cocco, R. Monasson, E. Aurell, Inferring   epistasis from genomic data with comparable mutation and outcrossing rate,   Journal   of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2021 (8), 083501 (2021).

 

[2] H.-L.   Zeng, V. Dichio, E. Horta, K. Thorell, E. Aurell*. Global analysis of   more than 50,000 SARS-CoV-2 genomes reveals epistasis between eight viral   genes. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 117   (49), 31519-31526 (2020).

 

[3] H.-L.   Zeng*, E. Aurell*. Inferring genetic fitness from   genomic data. Physical Review E, 101 (5), 052409   (2020).

 

[4] A. Kotrschal, A. Szorkovszky, J.   Herbert-Read, N. Bloch, M. Romenskyy, S. Buechel1, A. Eslava, L. Alòs, H.-L. Zeng, A. Foll, G. Braux , K.   Pelckmans, J. Mank, D. Sumpter, N. Kolm, Rapid evolution of coordinated and   collective movement in response to artificial selection, Science Advances, 6   (49), eaba3148(2020).

 

[5] A. Kotrschal, H.-L. Zeng, W. van der Bijl, C. ÖhmanMägi, K. Kotrschal et   al, Evolution of brain region volumes during artificial selection for   relative brain size, Evolution, 71 (12), 2942-2951(2017).

 

[6] H.-L. Zeng, R. Lemoy, and M. Alava.   Financial interaction networks inferred from traded volumes. Journal   of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2014, P07008 (2014).

 

[7] H.-L. Zeng, M. Alava, E. Aurell, J.   Hertz, and Y. Roudi. Maximum likelihood reconstruction for Ising models with   asynchronous updates. Physical Review Letters , 110, 210601 (2013).

 

[8] H.-L. Zeng, E. Aurell, M. Alava, H.   Mahmoudi. Network inference using asynchronously updated kinetic Ising   model. Physical Review E, 83 041135 (2011).

 

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邮政编码

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