关于量子体系的高效相干能量转移的最优初始化的研究（英文）

对于一个能量转移网络，激子的非可逆消耗过程包括：流入外部被有效地吸收和无效地衰减．假设衰减速率很慢即无效衰减过程可以忽略，激子被有效吸收下的平均寿命能够定量反映能量转移效率．在弱环境耗散的情况下，我们基于旋波近似下Redfield方程的布局子空间中分析激子平均寿命．当激子平均寿命是严格或者近似1／Г标度（Г是噪声耗散强度），网络中能量转移呈现噪声诱导增强行为．本文得到了出现噪声诱导增强能量转移的条件．从相反的角度出发，概念上建立了系统最优初始态来压制／Г标度在激子平均寿命中的贡献，从而能够得到弱环境耗散下的最大相干能量转移效率．本工作的理论在四个模型体系中得到了数值验证，包括不对称两能级系统，对称三能级分支系统，子向同性的一维链，和由8个发色团组成的FMO蛋白复合物．

基于改进增广拉格朗日乘子法的鲁棒性主成分分析

针对增广的拉格朗日乘子法在求解鲁棒性主成分分析,特别是当数据同时受到稀疏噪声和高斯噪声的干扰时,计算精度会降低,数据降维去噪任务不能很好完成的情况,提出改进的增广拉格朗日乘子法来解决上述问题.一是用基于最优乘子初始化的改进增广拉格朗日乘子法来提高算法的计算精度,二是针对鲁棒性主成分分析,提出一个带高斯噪声的凸优化模型.实验结果表明,本文提出的最优乘子初始化改进算法赋予增广的拉格朗日乘子法一个最优的拉格朗日乘子,从而提高算法的计算精度,而凸优化模型能够清晰地将高斯噪声和稀疏噪声从数据矩阵中分离出去,进而提高数据对高斯噪声的鲁棒性.