“基于复杂数据的统计物理学: 重构，涌现与相变” 暑期学校暨学术研讨会

导语

当海量复杂数据与经典统计物理学相遇，会碰撞出怎样的科研突破火花？由国家自然科学基金理论物理专项支持，国家自然科学基金委员会、中国物理学会统计物理与复杂系统分会联合发起，华侨大学和北京师范大学联合主办的 “基于复杂数据的统计物理学：重构，涌现与相变” 暑期学校暨学术研讨会以复杂系统理论研究与复杂数据的统计物理学研究为核心，秉持原创思想交汇融通、不同领域交叉融合的理念，邀请了高水平国际同行与一线中青年科学家坐镇，旨在为对复杂系统的统计物理学抱有理想的年轻研究生和青年教师搭建交流平台，助力大家碰撞思想火花、提炼重要基本问题，推动复杂系统和统计物理学实现突破式发展。

本次暑期学校分享的内容，经授课讲师同意进行公开的部分已在集智学园上线，具体详情如下。在此感谢暑期学校的共同主办方华侨大学与北京师范大学，以及感谢蔻享学术提供视频资料。

课程回放地址：https://campus.swarma.org/course/5616，或扫描图中二维码查看回放

“基于复杂数据的统计物理学: 重构，涌现与相变”课程目录

· 郑志刚：暑期学校暨学术研讨会开幕式

· 欧阳钟灿：流体膜复杂形状研究、Helfrich变分模型及新应用

· 孙昌璞：统计热力学的量子基础：从热力学可积性到正则典型性破坏和量子纠缠

· 张潘：大自然的计算：从伊辛模型到生成学习

· 吴艺林：Learning the emergent order of living matter from bacteria

·王新刚：机器学习混沌系统

· 欧阳颀：The thermodynamic properties of biological systems

· 汤雷翰：自旋玻璃的Edwards-Anderson模型及Sherrington- Kirkpatrick模型引论

· 刘宗华：网络的部分同步：奇异态、遥同步与遥传播

· 陈洛南：复杂系统的预警、预测、因果与AI赋能

· 兰岳恒：Koopman算符及其在非线性动力学中的应用

· 赵鸿：机器学习时间序列预测

· 弭元元：工作记忆的神经计算机制

· 陈晓松：统计物理学与地球复杂系统

讲师介绍（按课程顺序排序）

郑志刚

个人简介：郑志刚，华侨大学二级教授，研究员-教授双岗，荟萃计划特聘教授，闽江学者、桐江学者特聘教授，福建省百人计划、高层次领军人才，系统科学学科负责人，物理学科带头人。1997-2015年在北京师范大学工作，2001年破格教授，2006-2011年曾任物理系系主任。2015年至今在华侨大学信息科学与工程学院工作，任华侨大学系统科学研究所所长。曾获全国百篇优博、高校青年教师奖、优秀骨干教师奖等。目前担任《JAND》杂志副主编，《Chaos》、《Scientific Reports》、《Entropy》、《Chinese Physics B》、《物理学报》等杂志编委。长期从事复杂系统统计物理与非线性动力学方面的教学研究，承担包括973、国家自然科学基金重点项目等国家和省部级项目30多项，在国际刊物发表学术论文200多篇。出版《混沌控制》、《耦合非线性系统的时空动力学与合作行为》、《从动力学到统计物理学》、《复杂系统的涌现动力学》、《生物分子马达的统计物理与复杂输运》等多部专著。

欧阳钟灿

个人简介：欧阳钟灿，理论物理学家，中国科学院院士、发展中国家科学院院士，中国科学院理论物理研究所研究员、博士生导师。1978年考取清华大学研究生，先后获得硕士、博士学位； 1985年博士毕业后进入中国科学院理论物理研究所 从事博士后研究，是中国建立首个博士后科研流动 站的研究员；1986年获得西德洪堡奖学金，前往柏 林自由大学从事合作研究；1988年回国后在中国科 学院理论物理研究所工作；1989年晋升为副研究 员；1992年晋升为研究员；1997年当选为中国科学院院士；1998年至2007年担任中国科学院理论物理研究所所长；2003年当选为发展中国家科学院院士；2009年被聘为中国科学技术大学物理学院院长；2020年被聘为中国科学技术大学物理系主任。

孙昌璞

个人简介：孙昌璞，理论物理学家，中国科学院院士，发展中国家科学院院士，中国工程物理研究院研究生院创院院长。曾任东北师大教授，中科院理论所研究员和北京大学客座讲席教授。获得过国家自然科学二等奖和美国ISI“经典引文奖”等奖励以及全国先进工作者等荣誉称号。他长期从事量子物理、数学物理、量子信息基础理论的研究。目前工作集中在国家需求牵引的基础研究方面，如能源物理、复杂体系统计热力学和可靠性理论。他长期组织参与我国物理学科战略规划工作，目前是中国物理学会副理事长，国家自然科学基金委员会监督委员会副主任，并担任中国科学院哲学研究所学术委员会主任和北京大学物理学科卓越人才培养指导委员会主任。著有《量子力学现代教程》和《经典杨-米尔斯场理论》等。

张潘

个人简介：张潘，中国科学院理论物理研究所的研究员，第二研究室主任，从事统计物理、量子物理与机器学习交叉领域的研究。张潘与合作者提出了稀疏态张量网络方法，解决了谷歌悬铃木量子线路的采样问题，也提出了统计力学计算方法的VAN框架以及张量网络机器学 习模型MPS玻恩学习机。他的科研成果获得了2023年国家杰青项目支持，并获得了2023年中国科学院青年 科学家奖，以及2022年北京市自然科学奖二等奖。自 2023 年起，张潘研究员担任《Physical Review Letters》的编委（物理与机器学习领域的DAE）。

吴艺林

个人简介：吴艺林，2004年获得中国科学技术大学物理学学士学位，2009年获得圣母大学物理学博士学位。在哈佛大学罗兰研究所（与霍华德·C·伯格合作）完成博士后研究后，他于2012年加入香港中文大学物理系，现任教授职位。他的研究显著推进了对原始生命形式与活性物质集体运动及自组织行为的理解。2021年至2025年，他获选为首届香港研资局研究员，并荣获新基石科学基金会颁发的"科学探索奖"。

王新刚

个人简介：王新刚，陕西师范大学物理学与信息技术学院教授，博士生导师。2002年于北京师范大学物理系获得理论物理方向博士学位。研究方向主要包括非线性动力学、复杂系统、计算神经科学和人工智能理论。当前的研究兴趣集中在耦合复杂系统中的集体动力学行为及其在大脑认知功能和深度学习中的作用。在国际期刊杂志发表科研论文110余篇，其中在Physics Review系列杂志（PRL,PRE,PRR）上发表论文50余篇。

欧阳颀

个人简介：欧阳颀，中国科学院院士。浙江大学物理高等研究院复杂与生命系统物理研究中心主任。主要应用非线性动力学、复杂系统理论、统计物理的概念以及微流控实验技术，研究方法探索生物控制网络的特性，包括网络拓扑学特性，网络动力学特性，网络功能特性，以及三种特性之间的相互制约关系，并试图将研究中所总结的规律应用到合成生物学领域。在Science、Nature子刊、PNAS、PRL等国内外重要学术刊物发表论文200余篇，SCI独立引用4000多次。编著出版《非线性科学与斑图动力学导论》等著作。

汤雷翰

个人简介：汤雷翰，西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授。本科毕业于中国科技大学， 1981年经李政道教授组织的CUSPEA项目赴美国Carnegie Mellon大学读研，1987年获得物理学博士学位。博士后期间在加州大学圣巴巴拉分校，德克萨斯农工大学，于利希研究中心固体物理所及科隆大学理论物理研究所等研究机构工作。1996年任职英国帝国理工学院Blackett实验室讲师，1997年加入香港浸会大学物理系，历任副教授、教授。2020-2024年，他担任香港浸会大学计算和理论研究所主任。2010-2020年期间，他在北京计算科学研究中心主管复杂系统研究部。2024年受聘于西湖大学，任理学院及交叉科学中心讲席教授。主要从事平衡和非平衡系统统计物理学研究，包括铁磁，准晶体，超导体，薄膜、生物大分子及蛋白凝聚体等体系的相变问题和动力学特性。

陈洛南

个人简介：陈洛南，华中科技大学电气工程学士学位；日本东北大学系统科学硕士学位；日本东北大学系统科学博士学位。1997年日本大阪产业大学副教授；2000年美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)访问教授；2002年日本大阪产业大学教授；2010年中科院生化细胞研究所研究员，中国科学院系统生物学重点实验室执行主任；2025年上海交通大学数学科学学院/人工智能学院讲席教授，国科大杭州高等研究院首席教授。中国生物信息学学会《网路生物学专业委员会》主任委员，中国生化细胞学会《分子系统生物学专业分会》主任委员，中国运筹学会《计算系统生物学分会》名誉理事长，IEEE SMC学会《系统生物学技术委员会》主席。主要从事复杂系统科学，生物信息学, 非线性动力学，人工智能等研究，近年来作为通讯或共同通讯作者发表300余篇期刊论文(Nature, Nature Genetics, Nature Communications, Nature Cancers, Cancer Cell, Cell Research, PNAS, NSR, JACS, PRL, Innovation等)和五部专著(H-index 88)。

刘宗华

个人简介：刘宗华，华东师范大学物理与电子科学学院教授，理论物理研究所所长。长期从事混沌动力学与复杂网络等领域的研究工作，致力于用统计物理的方法来研究复杂系统的动力学行为与复杂现象的微观机制，在Phys.Rev.Lett.、Phys.Rep.、Nat. Commun.与Natl. Sci. Rev.等物理学主流期刊发表论文近200篇，其中多篇论文被特别评论与转载，多个理论预言被实验证实。出版专著三部：《混沌动力学基础及其应用》、《复杂系统与复杂网络》与《混沌动力学基础及其在大脑功能方面的应用》。曾获1997年中国工程物理研究院北京研究生部首届科技创新奖、1998年广西壮族自治区教委科技进步一等奖、2017年上海市教学成果奖二等奖及2019年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）自然科学奖二等奖。

兰岳恒

个人简介：兰岳恒，北京邮电大学物理科学与技术学院教授，博士学位在佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）获得。先后在国内外多个著名大学学习和工作过，有丰富的学科交叉研究经历。主要从事非线性科学、统计物理、生物物理、复杂信息和智能系统等方面的研究工作，注重基本理论方法的发展和与实验紧密结合的应用。现为北京邮电大学“数学与信息网络”教育部重点实验室副主任，多次被邀请在国内外学术会议上报告自己的工作，同时担任期刊“理论物理通信”（Communications in Theoretical Physics）和“现代数学物理”（Modern Mathematical Physics）的编委，也是多个国际著名杂志的审稿人。发表学术论文100余篇，包括国际顶级杂志PRL， PNAS， Nature子刊论文多篇。

赵鸿

个人简介：赵鸿，国家杰出青年科学基金获得者，101计划《统计力学》负责人。在非线性多体相互作用系统宏观统计行为的微观动力学机制研究和人工神经网络的理论研究方面取得了一定成绩。1984年起就学于兰州大学理论物理专业，并取得该专业的学士、硕士、博士学位。1991-2002期间在兰州大学物理系工作，2003起调入厦门大学物理系，任教授，博士生导师。曾在中科院理论物理所、香港浸会大学、德国马普所、德国基尔大学、新加坡国立大学等从事访问研究。

弭元元

个人简介：弭元元，清华大学心理学系长聘副教授。2012年于北京师范大学获得理论物理专业博士学位，先后在以色列Weizmann Institute of Science和美国Columbia University作博士后研究。合作指导的课题获得《首届全国大学生类脑计算创新应用大赛暨国际邀请赛》总决赛一等奖（2017年）。以第一或通讯（含共同）在神经科学领域刊物Neuron, PNAS, Progress in Neurobiology 等，和人工智能领域的国际会议NeurIPS，Neural Networks等，发表论文20余篇。获得国家自然科学基金委交叉学部优秀青年基金，北京市科技新星等项目的支持。研究方向：计算神经科学。专注于采用数理建模和计算仿真的方法研究脑在网络层面处理动态信息的一般性原理，包括工作记忆的容量与调控、时空信息的网络编码等；并基于此发展了类脑运动模式的快速识别算法、运动目标的预测追踪算法等。

陈晓松

陈晓松，浙江大学物理高等研究院/北京师范大学系统科学学院教授。1982年、1984年获华中师范大学物理学学士、理论物理硕士学位，1992年获德国柏林自由大学自然科学博士学位，1999年度中国科学院“百人计划”入选者，2003年国家杰出青年科学基金获得者。先后在德国柏林自由大学、德国亚琛工业大学、中国科学院理论物理研究所等高校和研究所工作，2018年10月起入职北京师范大学系统科学学院，2024年9月起担任浙江大学物理高等研究院教授。研究领域为液体统计物理、相变与临界现象基本理论、复杂系统和地球系统的统计物理及相变与临界现象。

如何获取课程？

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关于集智学园

集智学园（Swarma Campus）成立于2016年10月1日，是集智俱乐部孕育的创业团队。集智学园致力于传播复杂科学、人工智能等前沿知识和新兴技术，促进、推动复杂科学领域的知识探索与生态构建。合作伙伴包括腾讯、华为、北京师范大学、混沌学园等多家知名机构。2019年和2022年两次被评定为“国家高新技术企业”。

集智学园网站共分为 7 大模块，复杂系统、人工智能、数理基础、编程实战、学术活动、读书会、北师讲堂，包含复杂科学与人工智能的核心内容，课程累计时长约有 6 万分钟。

截至目前，我们推出了多个专题课程，包括系统科学前沿、重整化群分析在非线性物理中的应用、复杂系统的涌现动力学、Koopman分析在非线性动力学中的应用、混沌科学、复杂系统入门、网络科学系列课程、范畴论系列课程、复杂系统的计算实验、量子力学、量子信息基础、信息论基础、量子信息与量子计算、NetLogo等，以及经授权从圣塔菲网站引入的系列课程。

关于集智探索者

集智俱乐部是最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区，从2003年成立到现在，经过了二十多年的发展，聚集了一群对复杂系统、人工智能及相关跨领域研究充满热情的人，我们称这群人为探索者。他们是学生、研究者、工程师、管理者等，但促使他们聚集在一起的不是课题和经费，而是对科学探索的热爱。

现在集智俱乐部已经凝练出了一套行之有效的“共学共研”模式，寻找与复杂科学相关的最前沿/最重要话题，从探索者中发掘最有热情最有洞见的人来分享和交流，不同领域的人在此过招。可能就能从数学、物理、生物不同视角看待机器学习，能从量子纠缠、复杂网络看到双曲空间、机器学习和统计物理，能从生物、公司、城市中看到统一性，创造力在这里不是被消耗，而是源源不断地产生，就像七经八脉被打通了一样。跨学科交叉的意义就在于此，能让我们看到不同学科之间的深刻联系。这是一种极高的精神享受。