李腾
副研究员
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基本信息
  • 教师英文名称:
    Teng
  • 教师拼音名称:
    liteng
  • 电子邮箱:
    tengli@sdu.edu.cn
  • 入职时间:
    2020-11-02
  • 所在单位:
    前沿交叉科学青岛研究院
  • 职务:
    科研教师
  • 学历:
    研究生(博士后)
  • 办公地点:
    山东大学青岛校区N7-417
  • 性别:
  • 联系方式:
    tengli@sdu.edu.cn
  • 学位:
    理学博士学位
  • 在职信息:
    在职
  • 毕业院校:
    山东大学
  • 硕士生导师
学科:
粒子物理与原子核物理;
教师简介

李腾,主要研究方向为粒子物理实验软件与计算平台以及深度学习技术的应用。

教育经历
  • 2012-9 — 2017-6
    山东大学
    粒子物理与原子核物理
    理学博士学位
  • 2008-9 — 2012-6
    山东大学
    物理学
    理学学士
工作经历
  • 2020-11 — 2021-7
    山东大学
    副研究员
  • 2017-9 — 2020-9
    爱丁堡大学
    博士后研究助理
研究领域
  1. 粒子物理软件与计算平台

当代粒子物理实验正沿着两个方向发展:一是设计和建造更强的加速器,实现更高能量的粒子对撞,开辟新的研究领域;二是设计和建造性能更优良的探测器,实现更高精度地实验测量,对标准模型进行更准确的验证。典型代表分别是LHC和我国的BEPC-II。两个方向的发展都要求有更大的人力、物力和财力的投入,也迫使粒子物理实验形成了两个显著的特点:绝对成功和极难重复,粒子物理应用软件和密集计算是这些实验方案切实可行、运行确保成功的主要技术保障。粒子物理应用软件指粒子物理研究中进行蒙特卡洛模拟、离线数据处理软件系统以及物理分析工具等。本团队主要研究内容包括:

(1)蒙特卡罗模拟

(2)密集计算方法

(3)  离线数据处理软件系统的设计和开发

  1.  粒子物理实验深度学习技术

近年来,机器学习,特别是深度学习技术的高速发展为高能物理实验的离线数据带来了新的发展契机。在过去的十数年间,诸如支持向量机、决策树和深度神经网络等机器学习技术已经在包括探测器模拟、触发、重建、粒子鉴别和物理分析中获得了成功的应用。本团队主要研究内容包括:

           (1) 深度学习在粒子鉴别中的应用

           (2) 深度学习在寻迹算法中的应用

           (3) 深度学习软件框架


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