12月19日下午，参与复导计划金亚秋院士项目的高二年级16位同学走进复旦江湾校区，本学期第二次科研实践活动如期开展。本次活动中，大家全身心投入，与导师、研究生学长们面对面深度交流，围绕各自的研究方向展开探究——或习得新的实用技能，或深化对专业理论与算法的认知，或明确后续研究的细化方向与实践路径。本次活动不仅有效解答了科研中的瓶颈困惑，更在触摸实验仪器、拆解科研逻辑的过程中进一步感受到学术的魅力，为科研之路注入了新的动力。

（活动现场图）

经过一年的量子计算学习，我的确可以说入门了，我已经掌握了线性代数的基础计算，量子计算使用的各类门。然而，看到算法还是一头雾水，提升困难。面对进一步提升的瓶颈，这一次来到复旦，陪伴我的研究生教会了我一项非常有用的技能，利用AI作为老师。他示范了如何利用AI出题，解释知识，甚至做规划。学习后，他教导我说，现在我欠缺的是熟练度，以后需要多做线性代数，多算量子电路，达到可以使之成为直觉的地步。这也将是我在下一次去复旦前的任务，拥有熟练度，并且踏入算法的世界。

——杜浥清

今天，我再一次来到复旦大学，继续推进我研究的项目。首先，我向付老师汇报了我这几个月来的研究成果，包括算法研究、数据修正等。付老师听完后点头称赞，并给我指明了接下来的研究方向。之后，在几位研究生学长的带领下，我对因果理论以及建模方法进行了更深入的探究，为我接下来的工作打下了基础。通过这一次活动，我明确了我自己接下来的研究方向，并对研究充满了信心。

——赵文劼

上周五，我前往复旦大学江湾校区参加了“复导计划”项目。在导师的悉心指导下，我围绕雷达成像原理展开了深入探究，进一步推进了前期研究。活动中，两位研究生结合实例，详细讲解了如何利用傅立叶变换将接收到的二维信号重建为三维信息的数学过程，使我清晰地认识到算法在成像中的核心作用。这场深入的学术交流，不仅加深了我对雷达信号处理机制的理解，也让我对后续的研究方向充满期待与信心。

——吴若渝

本次复导计划金院士项目活动，我和导师进行了一个小时的交流。交流过程中，我和老师分享了校内课题的进展。老师在了解课题的初步成果后，指出了可以细化的方面，在写作论文上进行了指导，并为课题实验的数据可视化提出建议。本次交流活动后，我将结合老师大致的计划完善课题，在这次活动中我收获颇丰。

——黄颐敏

在本次去复旦大学学习的过程中，我与自己的导师进行了深入的交流，导师耐心指出我的不足，还带我梳理了雷达数据处理的关键步骤，教我用新方法分析资料。这次交流不仅补上了知识漏洞，更让我对后续科研有了信心，期待下次能带来更完善的成果。

——张珈瑞

本次在复旦的学术之旅，我们从物理与数学的角度，深入了解探寻了探地雷达成像背后的复杂原理。雷达的原理绝不像蝙蝠发出超声波的比喻那般简单，在三维空间中，错综复杂的电场与磁场互相交织、互相影响、互相干涉，即便最简单的单发单收式探地雷达，其电场线、磁场线亦十分复杂，难以直接传递信息。但是，电磁学中的麦克斯韦方程组与数学中差分运算、泰勒展开、偏导却给了我们工具，让我们可在计算机中有程序直接模拟出雷达波传递的全过程，并由此反演出地下结构。雷达的“全视之眼”，背后是一位位科学巨匠建立的复杂公式。

——林逸凡

今日初见实验仪器，指尖触及它温润的外壳，仿佛触到了无形数据的脉搏。导师寥寥数语间，数据的深海与智能的星空悄然相连。那些曾以为枯燥的数字深处，原来藏着如此辽阔的可能。这份初见的惊喜，如同一盏被点亮的灯，正轻轻推着我向更远处探索。

——2708韩欣媛

在此次复旦之行中，我了解了对海面的建模方法。我知道了海面可以建模为粗糙面，了解了建模的基本步骤以及fft算法等简化计算的工具。在实际应用中应当权衡准确性需求与资源需求进行选择适当的建模方法。我还知道了海洋数据解读的要求，收获颇丰。

——夏墨涵

在本次交流活动中，教授向我讲解了水汽反演的地表和海绵物理模型、反演方法、数据获取与处理等内容，我了解了微波在水汽反演中的重要作用和机器学习在反演中的使用逻辑和方法等，并获得了一些数据和代码进行实践。期待下一次交流活动。

——王文一

本次交流过程中，导师及研究生们对我上一阶段完成的基于AI与遗传进化算法拟合参数的工作进行了细致的指导与点评，并启发我尝试从经典物理公式出发，通过公式生成数据、构造相应物理量组合的备选项并做筛选、拟合线性系数等过程反推原公式，从而为缺乏物理先验的公式发现打下基础。

——王皓杨

本次复导活动中，唐文明老师讲解了相控阵雷达的工作原理以及关键的延时与差值滤波算法，并带领我探索FMCW雷达的波形变化特点。在雷达发射延时技术的变革与创新中，我深切地感受到，科技的进步是一代又一代人接续不懈奋斗的成果。

——詹奕轩

这次交流导师主要向我讲解了雷达的成像机理、成像条件和基本特征，并结合MATLAB实践讲解神经网络在其间的运用。我对于雷达的原理及其成像特征有了更加深入的了解，认识到它和光学方法之间产生的巨大差异。同时也感受到在把波形图转化为影像的过程中以人工方式敲出行行代码的辛劳，以及在当下和未来神经网络提供的辅助能够带来效率提高的巨大作用。

——江骏霆

今天，我们来到了复旦大学江湾校区，同各方向的导师分别进行了交流。我的导师徐教授较为忙碌，因而由一位学长在专业方向上给予我一定指导。我学习了基础数字分类项目、PyTorch 的实践应用，获益匪浅。学长还借给了我几本关于机器学习的书籍。我很期待下一次交流活动。

——陆承宇

（活动现场图）

（文：项目参与学生/图：许建丽/编辑:胡晨、实习生樊思怡）