导语


通常认为，冷却一个较热的系统比冷却一个初始温度较低的相同系统需要更长时间。然而事实上，情况并非总是如此。人们观察到，在一些物理系统中（如水和磁性合金），高温状态反而比低温状态更快冷却——这种反常的热力学现象被称为“姆潘巴效应”（Mpemba Effect）。这个看似违反直觉的现象背后隐藏着什么物理机制？这是个例还是普遍规律？此次读书会邀请到美国北卡罗莱纳大学教堂山分校助理教授卢至悦，深入探讨 Mpemba 效应，挑战我们对热力学过程的固有认知。我们将讨论这种效应在其他物理系统中的普遍性，以及研究反常热力学现象如何帮助我们深化对热力学过程的理解。这个主题不仅涉及基础物理问题，还启发我们思考如何将非平衡理论应用于理解生命（living matter）以及非平衡的材料处理。

为了探讨统计物理学的前沿进展，集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰、纽约州立大学石溪分校化学和物理学系教授汪劲、德累斯顿系统生物学中心博士后研究员梁师翎、香港浸会大学物理系助理教授唐乾元，以及多位国内外知名学者共同发起「非平衡统计物理」读书会。读书会从12月12日开始，计划每周四晚20:00-22:00进行，持续时间预计12～15周。欢迎感兴趣的朋友一起讨论交流！



内容简介



此次读书会以姆潘巴效应（Mpemba effect）为切入点，展示如何从反直觉的物理现象中发展出理论科学的研究及其背后的方法论（Methodology）。我们将追溯 Mpemba 效应的理论解释以及一系列推广。展示如何通过构建玩具模型（Toy Model）来揭示非平衡动力学中的普适特征。读书会还将简单提及此类研究方法扩展到量子系统和耗散系统的最新进展。最终我们也将讨论如何将理论知识应用于实际问题，例如非平衡捷径和对生物物理系统的控制。通过这一类问题，我们将展示随机热力学理论如何从优雅的数学框架发展为解决实际问题的工具。




内容大纲



1. 导言：反直觉现象的理论研究方法论
    反直觉现象的意义
    严格的数学语言在定义反直觉研究中的作用

    Toy Model 的意义以及和应用的联系

2. Mpemba 效应的历史
    Mpemba 效应的历史背景
    违反了什么直觉？（准静态直觉的局限性）

    更新之后的直觉（非平衡弛豫的视角）

3. 理论框架的建立
4. 理论的拓展和延伸 （热力学中的非单调性现象）
    拓展类研究：量子 Mpemba 效应
    拓展类研究：耗散系统中的 Mpemba 效应
    延伸：相变以（及相变的延伸）

    反思：知其所止（When to stop？）

5. 理论的应用
6. 理论的局限（处理宏观体系的困难）与可能的解决方案
    Density Matrix Renormalization Group（DMRG）方法
    投影测量方案

    大偏差理论方案

7. 杂谈：随机热力学的实际应用





核心概念



    非平衡弛豫过程

    近平衡态的热力学

    本征模式分析

    概率分布空间

    非平衡控制

    随机热力学

    非平衡响应理论




主讲人



卢至悦，美国北卡罗莱纳大学教堂山分校助理教授。2010年在北京化工大学取得学士学位，2016年在马里兰大学帕克分校师从 Chris Jarzynski 取得博士学位，2016-2019年在芝加哥大学从事博士后研究。研究兴趣是非平衡热力学、理论和计算统计力学、分子机器，以及非平衡响应理论。
研究动机：活细胞利用高度复杂的非平衡动态机制来转导能量、感知、处理信息、适应、决策和产生运动。这些细胞功能在远离热平衡的条件下进行，且对大的环境涨落表现出惊人的韧性。由于这些细胞过程的非平衡特性和复杂性，现有的统计物理理论无法很好地描述。卢至悦课题组结合非平衡热力学理论和数值模拟方法，揭示这些复杂细胞功能背后的基本物理原理。例如，如何设计最优的分子机器（或者催化剂）从非平衡环境中收集能量？生物体中信息传输的物理极限是什么？非平衡以及非稳态体系如何对外界信号做出响应？如何设计聪明大分子的能量面使其可以识别和处理复杂的信息？
个人主页：https://zhiyuelu.wixsite.com/unc-lu-group





参与方式



直播信息
时间：2025年1月23日（周四）晚20:00-22:00
报名参与读书会：

斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/840


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报名成为主讲人
读书会成员均可以在读书会期间申请成为主讲人。主讲人作为读书会成员，均遵循内容共创共享机制，可以获得报名费退款，并共享本读书会产生的所有内容资源。详情请见：从热力学、生命到人工智能的统计物理之路：非平衡统计物理读书会启动！




参考文献



    Mpemba, Erasto B., and Denis G. Osborne. "Cool?." Physics Education 4.3 (1969): 172-175.

    Lu, Zhiyue, and Oren Raz. "Nonequilibrium thermodynamics of the Markovian Mpemba effect and its inverse." Proceedings of the National Academy of Sciences 114.20 (2017): 5083-5088.

    Gal, A., and O. Raz. "Precooling strategy allows exponentially faster heating." Physical review letters 124.6 (2020): 060602.

    Teza, Gianluca, Ran Yaacoby, and Oren Raz. "Eigenvalue crossing as a phase transition in relaxation dynamics." Physical review letters 130.20 (2023): 207103.

    Chittari, Supraja S., and Zhiyue Lu. "Geometric approach to nonequilibrium hasty shortcuts." The Journal of Chemical Physics 159.8 (2023).

    Pagare, Asawari, and Zhiyue Lu. "Mpemba-Like Sensory Withdrawal Effect." PRX Life 2.4 (2024): 043019.

    Kumar, Avinash, and John Bechhoefer. "Exponentially faster cooling in a colloidal system." Nature 584.7819 (2020): 64-68.

    Carollo, Federico, Antonio Lasanta, and Igor Lesanovsky. "Exponentially accelerated approach to stationarity in Markovian open quantum systems through the Mpemba effect." Physical Review Letters 127.6 (2021): 060401.

    Rylands, Colin, et al. "Microscopic origin of the quantum Mpemba effect in integrable systems." Physical Review Letters 133.1 (2024): 010401.

    Nicholson, Schuyler B., and Todd R. Gingrich. "Quantifying rare events in stochastic reaction-diffusion dynamics using tensor networks." Physical Review X 13.4 (2023): 041006.

    Zheng, Jiming, and Zhiyue Lu. " Universal Non-equilibrium Response Theory Beyond Steady States." arXiv preprint arXiv:2403.10952 (2024).

    Zheng, Jiming, and Zhiyue Lu. "Spatial Correlation Unifies Nonequilibrium Response Theory for Arbitrary Markov Jump Processes." arXiv preprint arXiv:2501.01050 (2025).


非平衡统计物理读书会启动！


2024年诺贝尔物理学奖授予人工神经网络，这是一场统计物理引发的机器学习革命。统计物理学不仅能解释热学现象，还能帮助我们理解从微观粒子到宏观宇宙的各个层级如何联系起来，复杂现象如何涌现。它通过研究大量粒子的集体行为，成功地将微观世界的随机性与宏观世界的确定性联系起来，为我们理解自然界提供了强大的工具，也为机器学习和人工智能领域的发展提供了重要推动力。

为了深入探索统计物理前沿进展，集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰、纽约州立大学石溪分校化学和物理学系教授汪劲、德累斯顿系统生物学中心博士后研究员梁师翎、香港浸会大学物理系助理教授唐乾元，以及多位国内外知名学者共同发起「非平衡统计物理」读书会。读书会旨在探讨统计物理学的最新理论突破，统计物理在复杂系统和生命科学中的应用，以及与机器学习等前沿领域的交叉研究。读书会从12月12日开始，每周四晚20:00-22:00进行，持续时间预计12周。我们诚挚邀请各位朋友参与讨论交流，一起探索爱因斯坦眼中的普适理论！



详情请见：从热力学、生命到人工智能的统计物理之路：非平衡统计物理读书会启动！


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