李瑾
物理系 · 副教授 · 硕士生导师
邮箱：cqujinli1983@cqu.edu.cn
物理系 · 副教授 · 硕士生导师
邮箱：cqujinli1983@cqu.edu.cn
本人从事引力波探测相关工作已有 10 余年时间，2008–2010 年曾在美国 LIGO 科学团队进行数据处理工作，围绕黑洞 ringdown 模板波形进行了一系列的匹配滤波工作。2017 年再次通过 LIGO 清华组加入 LIGO 机器学习小组进行针对引力波信号和探测器 glitch 的机器学习。所在团队成员长期从事理论物理尤其是宇宙学、广义相对论与引力波的研究工作，同时还有对信号处理技术有着丰富经验的研究人员。在宇宙学模型的建立、引力波辐射机制、引力波的时空性质以及人工智能等各方面都进行了大量的研究，先后承担完成国家级、省部级和校级相关科研项目共计 10 余项。近五年来，本人及团队成员在 Physical Review D, European Physical Journal C, Physics Letters B, Adv. High Energy Phys. 以及 Chinese Phys. C 等国内外重要 SCI 学术期刊上发表论文近 50 篇。
1、利用机器学习进行引力波数据的实时处理。近年来，机器学习数据处理方法在数据处理的高效性和高迁移性方面表现突出，将机器学习方法用于提高探测引力波的能力是一个新兴的研究领域。首先，它能将目前数据处理流程所花销的时间大幅度地缩短，大大有利于进行下一步的天文学观测。其次，它能把传统匹配滤波方法辨认不出的或者置信度不够的引力波信号识别出来，其高迁移性有可能让人们使用广义相对论构造的理论模板训练的神经网络发现超越广义相对论理论描述的引力波信号。
2、甚高频引力波的实验室探测。针对甚高频（微波段）引力波的研究一直是重庆大学引力物理方向的特色科研项目。甚高频引力波的波源模型和电磁响应是我们研究的重点，对这些问题的解决有助于提高对宇宙演化以及引力波本质的认识。目前，我们通过等效光学平台，在实验上对相关噪声和数据分析方案做出了系统研究。