马努·巴特拉伊

我的研究重点是活性物质和非平衡集体现象的物理学，融合了计算建模、桌面实验和机器学习方法。我通过基于主体和连续介质模型的模拟来研究集群和集体运动，以理解活性系统的统计、动力学和涌现特性。

为了补充计算工作，我设计并开展了使用振动机器人和振动板装置的桌面实验，以生成可控的活性物质系统。通过成像、定量跟踪和数据分析，我提取了可测量的序参量和集体特征，从而将实验观察结果与理论和计算预测结果进行直接比较。

与此同时，我探索了强化学习框架，在该框架中，智能体能够自主学习群体行为和集体行为。通过将学习到的动力学与已有的活性物质模型（例如，Vicsek 型模型和活性布朗粒子系统）进行比较，我研究了自适应的、数据驱动的规则如何与基于物理的交互原理相关联。

总的来说，我的研究旨在将统计物理学、非线性动力学和现代机器学习结合起来，以更深入地了解受驱动的非平衡系统中的涌现行为。

Education:

• 圣母大学物理学博士/印第安纳州南本德市（2015-2021）
• 宾夕法尼亚州立大学化学系博士后研究员/宾夕法尼亚州大学城（2021-2023）

1. Cody R. Drisko、Hemanta Bhattarai、Christopher J. Fennell、Kelsey M. Stocker、Charles F. Vardeman II 和 J. Daniel Gezelter，“OpenMD：用于复杂系统和界面的并行分子动力学引擎”，开源软件杂志，9(102)，7004。(2024)。
2. H. Bhattarai、KE Newman 和 JD Gezelter，“极化率在金-水界面界面热导率中的作用”，J. Chem. Phys.，153，204703（2020）。
3. H. Bhattarai、KE Newman 和 JD Gezelter，“金属的可极化势：密度调整嵌入原子方法 (DR-EAM)”，Phys. Rev. B，99，094106 (2019)。
4. B. Aryal、H. Bhattarai、S. Dhakal、C. Rajbahak、W. Saurer，“六个旋转星系团中星系角动量矢量的空间取向”，MNRAS，434(3)，1939(2013)。