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基础院汤迎教授在Nature Communication发表机器学习研究成果
文:汤迎 图:汤迎 来源:基础与前沿研究院 时间:2024-04-28 2370

  近日,电子科技大学基础与前沿研究院汤迎教授课题组,联合中国科学院理论物理研究所张潘研究员、博士后刘晶,北京师范大学系统科学学院张江教授在Nature Communications上发表了题为“Learning nonequilibrium statistical mechanics and dynamical phase transitions”的研究论文。论文报道了利用变分自回归网络求解非平衡态统计力学和动力学相变的最新进展。电子科技大学基础院汤迎教授为共同第一作者,汤迎教授、张潘研究员为共同通讯作者。电子科技大学基础与前沿研究院为论文第一作者单位。

  探究非平衡系统中的相变现象和普适性行为,是统计物理研究领域的重点课题之一。在非平衡态统计物理学中,动力配分函数(dynamical partition function)堪称其核心概念的代表之一,有着与平衡态统计物理中的系综和配分函数相仿的地位。与计算平衡态系统配分函数不同,动力配分函数的求解不仅需要对所有可能的系统状态进行求和,还必须引入对时间这一额外维度的考量。虽然在长时间极限情况下,该问题可通过简化处理并利用大偏差理论等方法进行分析,但要精确计算系统在任意有限时间内演化得到的动力配分函数,仍是一项颇具挑战性的工作。这个计算难题不仅继承了平衡态配分函数计算的复杂性,还需精确捕捉系统变量在任意时刻的联合分布情况。对此,文章提出了一种创新的动力配分函数计算方法[图]。该方法采用循环神经网络、PixelCNN和Transformer等自回归生成模型,结合强化学习技术,预测系统在任意时刻的联合概率分布。这一研究为动力配分函数的计算带来了机器学习的新视角和方法路径。

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图 通过演化变分自回归网络追踪系统演化到任意时刻状态的联合概率分布

  该工作得到了国家自然科学基金(11747601, 12325501, 12247104, 12322501, 12047503)的大力支持。


  论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-024-45172-8

  作者介绍:汤迎,基础与前沿研究院教授,研究领域为随机动力学、机器学习、统计物理、开放量子系统等,国家级青年人才项目入选者。近期研究成果包括,提出了演化神经网络的方法追踪高维随机反应网络演化;发展了时间序列动力学互信息的计算框架;发现非平衡量子系统中磁场不做功却仍能增大自由能等。研究发表在Nature Machine Intelligence,Nature Communications,Physics Review E,Nature,Nature Methods等。目前共发表论文21篇,其中第一或通讯作者15篇,谷歌学术引用3300余次。2024年加入电子科技大学基础与前沿研究院,欢迎有物理、数学、计算机学科背景的优秀本科、硕士、博士生加入团队。

编辑:张闻起  / 审核:李果  / 发布:陈伟

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