集智俱乐部联合多位学者发起“非平衡统计物理”读书会，探讨非平衡系统如何达到热平衡状态，以及其在量子信息、凝聚态物理等领域的应用。本次读书会将从玻尔兹曼H定理出发，介绍波湍流理论等最新进展，以及混沌与热化的关系。读书会旨在深入探讨统计物理学的最新理论突破，以及在复杂系统和生命科学中的应用，并探讨其与机器学习等前沿领域的交叉研究。欢迎对该领域感兴趣的朋友参与讨论交流。

⚛️ 经典热化问题是统计物理的核心，研究非平衡系统如何通过内部动力学演化达到热平衡状态，这不仅关乎基础物理规律的理解，也在现代科技前沿中具有重要应用。

📚 读书会将从玻尔兹曼H定理讲起，介绍FPUT模型、波湍流理论等，并探讨混沌与热化的关系，以及未来研究方向，例如无穷维系统和热化机制。

💡 FPUT模型是研究经典热化的一个代表性模型，本次读书会将回顾FPUT悖论和亚稳态等过去的研究，并介绍以波湍流理论为代表的最新进展。

🗣️ 读书会由集智俱乐部联合多位国内外知名学者共同发起，旨在探讨统计物理学的最新理论突破，以及其在复杂系统和生命科学中的应用，并与机器学习等前沿领域的交叉研究。

🔗 参与方式包括直播，报名参与读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，并与统计物理社区的科研工作者交流，共同推动这一前沿领域的发展。

集智俱乐部 2025-04-21 22:14 上海

2025年4月24日（周四）晚20:00-22:00直播

导语

热化问题是统计物理学中的一个基本问题，研究非平衡系统如何通过内部动力学演化达到热平衡状态。这一过程不仅关乎我们对基础物理规律的理解，也在量子信息、凝聚态实验和冷原子物理等现代科技前沿中具有重要应用。本周四的「非平衡统计物理」邀请到厦门大学物理学博士刘越，从玻尔兹曼H定理说起，介绍以波湍流理论为代表的最新进展，以及混沌与热化之间的关系，并讨论经典热化未来的研究方向。欢迎感兴趣的朋友参与讨论交流，和我们一起探索热化问题的过去、现在、未来！

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

系统如何从非平衡态演化到平衡态？经典热化问题涉及统计物理学中的基本问题，即能否从可逆微观动力学出发得到不可逆宏观的弛豫规律。研究经典热化的一个具有代表性的模型是 Fermi-Pasta-Ulam-Tsingou（FPUT）模型，自其问世至今已经70周年。在本次读书会中，我们将从第三人称的视角来回顾这一场超越了70年的旅程。我们将从玻尔兹曼的 H 定理开始说起，并介绍 FPUT 悖论和亚稳态等过去的研究。接着我们将介绍以波湍流理论为代表的最新进展，以及混沌与热化之间的关系。最后，我们将对未来的研究进行展望，比如无穷维系统和热化机制。

内容大纲

  

过去：在迷雾中奠基

统计物理基本问题与H定理

FPUT模型与FPUT悖论

KAM定理和Chirikov判据

亚稳态

热化时间

现在：在波涛中前行

波湍流理论

热化与混沌

热化指标和超越近可积区域

其他模型和其他效应

未来：在苍穹中辩向

无穷维系统

热化机制

核心概念

  

经典热化 （Classical thermalization）

FPUT模型 （Fermi-Pasta-Ulam-Tsingou model）

遍历性 （Ergodicity）

波湍流理论 （Wave-turbulence theory）

混沌 （Chaos）

主讲人

刘越，厦门大学博士后研究员。2022年在厦门大学获得理论物理博士学位，博士期间的研究工作主要涉及低维晶格系统的热传导和热化。研究兴趣为非平衡统计物理和有限时间热力学，现在的主要研究方向为：（1）低维系统的驰豫，涨落和热传导过程。（2）量子热力学和随机热力学中的控制和优化问题。（3）新型热器件的理论研究。

参与方式

直播信息

时间：2025年4月24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/872

扫码参与「非平衡统计物理」读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，加入统计物理社区，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同推动这一前沿领域的发展。

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

[1] Wang, Z., Fu, W., Zhang, Y., & Zhao, H. (2024). Thermalization of Two- and Three-Dimensional Classical Lattices. Physical Review Letters, 132(21), 217102. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.132.217102

[2] Liu, Y., & He, D. (2024). Chaotic route to classical thermalization: A real-space analysis. Physical Review E, 109(6), 064115. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.109.064115

[3] Subhadip Chakraborti et al. Entropy growth during free expansion of an ideal gas. 2022 J. Phys. A: Math. Theor. 55 394002

[4] G. Gallavotti (Ed.), The Fermi-Pasta-Ulam Problem: A Status Report, Lect. Notes Phys. 728 (Springer, Berlin Heidelberg 2008), DOI 10.1007/ 978-3-540-72995-2

[5] Onorato, Miguel, et al. Wave Turbulence and thermalization in one-dimensional chains. Physics Reports 1040 (2023): 1-36.

[6] Onorato, Miguel, et al. Route to thermalization in the α-Fermi–Pasta–Ulam system. Proceedings of the National Academy of Sciences 112.14 (2015): 4208-4213.

[7] Wang, Zhen, et al. Wave-turbulence origin of the instability of Anderson localization against many-body interactions. Physical Review Letters 124.18 (2020): 186401.

[8] Benettin, Giancarlo, and Antonio Ponno. Time-scales to equipartition in the Fermi–Pasta–Ulam problem: finite-size effects and thermodynamic limit. Journal of Statistical Physics 144 (2011): 793-812.

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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