Kay Kirkpatrick

传

研究兴趣：量子和统计力学，冷凝物和机器学习。

这是一般描述我的一些结果和目标。具体来说，我对：

• 与流利的量子力学和德语和/或法语的学生一起工作。
• 量子基作为自由独立随机变量的模型，尤其是在非领域的von Neumann代数中。
• 量子统计力学模型：Bose-Einstein凝结和非线性Schrödinger方程（NLS），具有噪声或远距离相互作用的其他晶格系统，以及在DNA等生物聚合物中的能量传输的分数NLS模型。特里·陶（Terry Tao）的博客条目关于我的一些BEC工作。
• 经典统计力学：等离子体的软球模型和弱耦合极限的Landau方程。
• 计算概率，算法和家庭遗传数据分析。
• 铁磁体和超导体的自旋模型：海森伯格模特，XY模型，耦合XY模型，玩具希格斯模型，其他O（n）模型以及与磁铁和超导体的宏观方程式的连接，尤其是关键行为。
• 计算机科学，认知科学和人工智能的基础。
• 最近的论文：高维随机旋转合奏的限制行为，与Gao，Marzuola，Mattingly和Newhall：arxiv.org/abs/1806.05282
• 最近的论文：带有HISLOP，OLLA和SCHENKER的时间相关的白色噪声潜力中量子粒子的运输：arxiv.org/abs/1807.08317
• 我的新论文，图灵测试依赖于大脑的错误。我最近的贝克曼谈话幻灯片，生物逻辑：生物计算。

阅读有关凯的更多信息https://faculty.math.illinois.edu/~kkirkpat/