同济大学
导师风采
Jack Murdoch Moore
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个人信息

Personal Information

  • 副教授
  • 导师类别:硕士,博士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:物理科学与工程学院
  • 所属专业: 物理学
  • 邮箱 : jackmoore@tongji.edu.cn
  • 工作电话 : 28785-

个人简介

Personal Profile

2018年获西澳大学(全球QS排名77)数学博士学位。2019年加入同济大学,专注运用统计物理、网络科学与人工智能,揭示复杂系统(如大脑、经济、气候)背后的普适规律。课题组注重培养创新思维,致力于为每位学生提供个性化发展支持。欢迎志在理解支撑我们世界的复杂系统与网络的你加入,携手开展有影响力的研究!

  • 研究方向Research Directions
复杂系统、复杂网络
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

2021, 外国学者研究基金项目, 国家自然科学基金委员会

2023, 外国青年人才, 中华人民共和国科学技术部

2024, 东方英才青年项目, 上海市人才工作局


研究成果

近期学术与媒体报道(部分):  

1. 《自然综述-物理学》:《A method for generating constrained surrogate power laws》

      https://www.nature.com/articles/s42254-023-00555-6  

2. 《自然-物理学》:《Precise precognition》

      https://doi.org/10.1038/s41567-024-02623-9  

3. 《经济学人》:《AI can predict tipping points before they happen》

      https://www.economist.com/science-and-technology/2024/07/17/ai-can-predict-tipping-points-before-they-happen  

4. 《新科学家》:《AI can predict tipping points for systems from forests to power grids》

      https://www.newscientist.com/article/2440314-ai-can-predict-tipping-points-for-systems-from-forests-to-power-grids/  

5. 《物理》:《Deciphering the Blueprint of the Fruit Fly’s Brain》

      https://physics.aps.org/articles/v17/136  

6. 《物理》:《Predicting Tipping Points in Complex Systems》

      https://physics.aps.org/articles/v17/110 


以下是我在《Physical Review Letters》《Physical Review X》《PNAS Nexus》《神经信息处理系统会议(NeurIPS)》等期刊的部分论文,彰显我们如何融合统计物理、网络科学与人工智能,化繁为简解析复杂系统:  

1. J. M. Moore、M. Small、G. Yan、H. Yang、C. Gu、H. Wang*,《Network spreading from network dimension》,《Physical Review Letters》 132, 237401 (2024)。  

2. J. M. Moore、G. Yan*、E. G. Altmann,《Nonparametric power-law surrogates》,《Physical Review X》 12, 021056 (2022)。  

3. Z. Liu、X. Zhang、X. Ru、T.-T. Gao、J. M. Moore*、G. Yan*,《Early predictor for the onset of critical transitions in networked dynamical systems》,《Physical Review X》 14, 031009 (2024)。  

4. X.-Y. Zhang、J. M. Moore、X. Ru、G. Yan*,《Geometric scaling law in real neuronal networks》,《Physical Review Letters》 133, 138401 (2024)。  

5. X.-J. Zhang、J. M. Moore*、T.-T. Gao、X. Zhang、G. Yan*,《Brain-inspired wiring economics for artificial neural networks》,《PNAS Nexus》 4, pgae580 (2025)。  

6. X. Ru、X. Y. Zhang、Z. Liu、J. M. Moore*、G. Yan*,《Attentive transfer entropy to exploit transient emergence of coupling effect》,《NeurIPS 2023》 36, 171 (2023)  。


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