“机器学习与统计物理”讲习班

      为促进机器学习、统计物理研究同行间的沟通交流，培养统计物理学及其交叉方面的青年后备队伍，开阔国际视野，凝练统计物理学核心问题，为重大课题攻关做好铺垫，受国家自然科学基金委理论物理专款的资助和委托，云南大学物理与天文学院将于2023年7月19日-2023年8月1日期间举办2023年“机器学习与统计物理”秋季前沿讲习班。本次秋季讲习班由云南大学物理与天文学院主办，中国科学院理论物理所协办。

       统计物理旨在研究多个微观系统的协同规律及宏观系统的层展行为，是物理学中与其他学科进行交互和交叉最多的研究领域。其中，统计物理与统计推断、机器学习的联系更为紧密。因为数据科学与机器学习对高维数据变量的联合分布进行建模，这些问题和统计物理中所研究的指数大空间中的微观构型分布一样，会面对维度灾难问题，都需要巧妙的模型与理论，以及高效的算法，从指数大的空间中找到物理规律。近两年，机器学习与统计物理的结合开辟了复杂系统研究的新方向。青年科学家是21世纪复杂科学特别是复杂物理学及其交叉研究的中坚力量，培养年轻学术队伍、充分探讨复杂系统与统计物理学的现状与前沿、挑战性问题，为青年科研工作者的科学研究凝聚目标和动力，加强交流合作，是此次学术研讨活动举办的基本宗旨。

1、统计物理学和统计力学基础，包括系综理论，平均场理论，涨落理论，计算机模拟方法，授课时间占比30%。

研习班拟招收研讨班学员80名左右，包括高年级硕士研究生、博士生、博士后和35岁以下青年教师均可报名申请。

1、材料

   （1）个人简历1份（附照片）

   （2）代表性成果（PDF格式）不超过3篇

   （3）专家/导师推荐信1封（签字）（研究生提供）

   （4）学员申请回执表1份（见附件）

2、所有申请材料的电子版请打包，压缩包和邮件主题均以“姓名+单位+研习班”为名称，发送到研习班专用邮箱：mlsp@ynu.edu.cn.

3、报名截止时间：2023年6月15号。

2023年4月-5月：发布研习班招生通知，学员提交申请

2023年6月下旬：发送录取通知，安排学员和授课教师工作

2023年7月19日-8月1日：研习班课程，其中7月26、27、28日可参加第七届全国统计物理与复杂系统学术会议

2023年8月1日：秋季研习班总结会暨结业式，颁发结业证书

* 黄海平（中山大学）：神经网络的统计力学：从无监督学习到监督学习机制

* 汤迎（北京师范大学珠海校区） ：机器学习随机动力学的演化 (4个小时)

* 任捷（同济大学）：复杂波动与扩散物理系统启发的机器学习及其在物质科学的应用

* 王磊（中国科学院物理研究所）：基于深度生成模型的变分自由能方法 (2个小时)

* 王矫（厦门大学）：MC基础 （4课时）

* 王新刚（陕西师范大学）：机器学习混沌系统：算法、模型及机制

* 翟荟 （清华大学高等研究院）：Quantum Information Scrambling: from thermalization to machine learning 

* 张林峰（北京科学智能研究院、深势科技）：机器学习辅助的分子模拟 （2到4个小时)

* 张潘（中国科学院理论物理研究所）：统计力学计算方法：从平均场到神经网络再到张量网络

* 赵鸿（厦门大学）：统计物理基础

* 郑波（云南大学）：非平衡态动力学、相变与机器学习

* 周海军（中国科学院理论物理研究所）：自旋玻璃平均场方程及其应用 (4小时 板书)

      会议报告厅拟定于云南大学呈贡校区天文楼报告厅，住宿拟定于昆明枫叶王府酒店（在本网站酒店预定选项卡下预定）。本次讲习班由国家自然科学基金委资助，不收取会务费、餐饮和资料费等。

      但受经费限制，会务组仅支持少数学员申请住宿补贴。有特殊困难的，往返昆明的交通补贴（机票、火车票、汽车票等）也可提出申请，会务组将根据经费实际情况给予支持。

会议地点

步行路线（全程约8分钟）

组长：郑波

副组长：张潘（中科院理论物理所） 胡世谦

成员：熊龙、杨帆、罗燕

联系邮箱：mlsp@ynu.edu.cn

      为方便参会人员在参会过程中遇到问题能够及时与会务组工作人员沟通，现邀请您扫描下方二维码添加微信，由会务人员拉入微信群。添加微信时请备注：2023年机器学习讲习班。