个人简介 

 余其，同济大学研究员, 博士/硕士生导师。先后获得中国科学技术大学自动化系工学学士学位、澳大利亚新南威尔士大学工学博士学位（导师：董道毅教授（IEEE Fellow）；Ian R. Petersen 教授（澳大利亚科学院院士，IEEE/IFAC Fellow））。

工作经历

· 2025–至今 特聘研究员，同济大学电子与信息工程学院、自主智能无人系统科学中心

· 2024–2025 博士后研究员，新南威尔士大学（UNSW），Huadong Mo 组

· 2022–2024 博士后研究员，格里菲斯大学（Griffith University），Howard Wiseman 组

· 2020–2022 博士后研究员，新南威尔士大学（UNSW），Daoyi Dong 组

· 2019–2020 博士后研究员，澳大利亚国立大学（ANU），Ian Petersen 组

研究方向

控制理论与最优控制

量子控制与量子估计

机器学习在控制与量子系统中的应用

量子估计技术致力于利用测量数据推断量子系统的状态、参数或噪声特性，从而提升系统表征的精度；量子控制技术则通过外部操控（如激光或电磁场）引导量子系统的演化，优化量子计算、传感和信息处理中的操控精度与稳健性。两者紧密相辅相成：精准的量子估计为控制策略优化提供可靠依据，而高效的量子控制反过来提升测量质量，进一步助力估计精度的提升。在此基础上，机器学习被引入作为智能算法工具，用于自动学习最优的估计与控制策略，以应对量子系统中普遍存在的复杂性与不确定性。相比传统方法，机器学习在高维空间中能够更灵活、有效地寻找优化解，为提升量子系统的性能和鲁棒性开辟了新的路径。

教学与人才培育

 硕士/博士生导师，欢迎对以下方向感兴趣的学生报考：量子控制与量子估计，机器学习结合量子控制，开放量子系统的估计，量子噪声估计，滤波与平滑，智能控制与系统优化。

 在国外指导博士生及本科生多名，具有丰富的国际化培养经验。

荣誉与服务

· 上海市白玉兰人才

· IEEE 高级会员（Senior Member）

· 格里菲斯大学2022卓越女性基金

· 多次担任国际期刊审稿人及会议程序委员会成员