電子結(jié)構(gòu)計算、磁性的對稱理論、強自旋軌道耦合體系、固態(tài)電卡制冷效應(yīng) | 本周物理講座

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報告人：Elias Kiritsis，University of Crete

時間：5月26日（周二）10:00

單位：中國科學院理論物理研究所

地點：南樓6620

摘要:

It has been argued the the presence of regular solutions with an AdS boundary and a cosmological interior will provide a holographic description ofr cosmological physics. The search for such solutions at more than two dimensions has been in vain so far. We consider the problem of finding such solutions in a class of ansatze. We classify all such solutions by classifying the end points as well as the rules that may or may not allow connecting a given pair of end-points. We do find a possible such solution. Several problems that remain to be resolved will be commented upon.

報告人簡介:

Elias Kiritsis received his PhD in physics from Caltech in 1988. He is a full professor at the University of Crete and has been a CNRS Research Director since 2002, reaching the exceptional class in 2025. He held research positions at UC Berkeley, ENS Paris, CERN (Theory Division, 1992–98), école Polytechnique, and APC Paris. His research spans string phenomenology, brane cosmology, black hole physics, holographic QCD, and strongly correlated condensed matter systems. He has published 169 papers, received over 15,000 citations, and has an h-index of 70. He authored two string theory books (Princeton University Press and Leuven University Press). He was awarded an EU Marie Curie Excellence Grant (2004), an ERC Advanced Grant (2016), and a CNRS “prime d’excellence” (2013).

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報告人：鄭珊瑜，上海交通大學

時間：5月26日（周二）10:00

單位：中國科學院物理研究所

騰訊會議：199-241-940

會議密碼：0526

摘要:

電卡制冷是一類基于外電場誘導極性熵變的新型固態(tài)制冷技術(shù)，具有無氣態(tài)制冷劑、結(jié)構(gòu)緊湊、響應(yīng)快速和易于電驅(qū)動集成等優(yōu)勢。本報告將圍繞鐵電聚合物的固態(tài)電卡制冷展開，介紹其基本物理機制、材料設(shè)計策略與器件化挑戰(zhàn)。結(jié)合我們在界面增強鐵電聚合物中的研究，將介紹利用有機晶體犧牲模板法，在聚合物中構(gòu)筑納米尺度多構(gòu)象極性界面，從而提高極性自由度、降低場誘導構(gòu)象轉(zhuǎn)變能壘，并在較低工作電場下獲得約 100 J kg-1 K-1的龐電卡熵變和5000 Jkg-1 的制冷容量，以及百萬次以上的循環(huán)穩(wěn)定性。

報告人簡介:

鄭珊瑜博士分別于2020年獲得廈門大學碩士學位，2025年獲得上海交通大學博士學位，2025年開始在上海交通大學機械與動力工程學院開展博士后研究，合作導師為錢小石教授。近三年來以第一作者身份在Science期刊發(fā)表研究論文1篇，參與在Nature，Joule，NatureCommunication等期刊發(fā)表論文13篇。入選2025年博士后創(chuàng)新人才計劃A類，主持首批國家自然科學基金青年博士生項目，國家自然科學基金青年項目C類，上海市超級博士后激勵計劃，中國博士后面上資助等科研項目5項。

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報告人：李穎，西安交通大學

時間：5月26日（周二）12:00

單位：江蘇省物理學會

鏈接：

摘要：

強自旋軌道耦合體系中的量子磁性及其他新型磁性態(tài)是當前凝聚態(tài)物理的重要前沿方向。本報告將介紹我們近年來基于密度泛函理論與模型分析，在量子自旋液體、磁矩溫度依賴性以及交錯磁性等方面的研究進展。針對Kitaev量子自旋液體候選材料Cu2IrO3，研究揭示了電荷序及層間結(jié)構(gòu)變化對電子結(jié)構(gòu)與磁性的關(guān)鍵作用，并提出了其異常絕緣行為的可能微觀機制。另一方面，我們系統(tǒng)研究了強自旋軌道耦合體系中磁化率與有效磁矩隨溫度的演化規(guī)律，揭示了d1-d5電子組態(tài)磁矩溫度依賴性的物理起源，并提出了對傳統(tǒng)居里-外斯定律的修正方法，為實驗磁化率數(shù)據(jù)的分析與磁性參數(shù)的準確提取提供了理論支持。最后，簡要介紹超導相關(guān)體系中的交錯磁性研究，為超導體系中交錯磁性的形成機制提供新的理論思路。

報告人簡介：

李穎，西安交通大學物理學院副教授。2017年獲德國法蘭克福大學博士學位，隨后繼續(xù)從事博士后研究；2019年入職西安交通大學，2023年獲洪堡基金會資助赴慕尼黑工業(yè)大學訪學。主要從事凝聚態(tài)物理密度泛函計算及多體理論研究，聚焦于過渡金屬氧化物等強關(guān)聯(lián)體系，尤其是量子磁性系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論問題。相關(guān)成果發(fā)表于 Physical Review Letters、Physical Review B、npj Quantum Materials 等期刊，論文總引用近2000次。

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報告人：Misao Sasaki，Asia Pacific Center for Theoretical Physics

時間：5月26日（周二）15:00

單位：中國科學院理論物理研究所

地點：南樓6620

5

報告人：蘇寧，清華大學

時間：5月28日（周四）10:00

單位：中國科學院理論物理研究所

地點：南樓6620

摘要:

Numerical bootstrap methods explore positivity constraints that arise from fundamental physical principles. Exploiting stronger constraints, and thereby uncovering more interesting physics, often requires advanced algorithms. In this talk, I will discuss problems in the modular bootstrap and the S-matrix bootstrap, and present new algorithms that make it possible to impose stronger constraints that were previously inaccessible.

6

報告人：黃文炳，中國人民大學高瓴人工智能學院副教授

時間：5月28日（周四）10:00

單位：中國科學院物理研究所

地點： M樓837會議室

騰訊會議：318-613-230

摘要：

近年來，AI被廣泛應(yīng)用于材料發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域。AI賦能材料研究范式逐漸從面向通用勢能函數(shù)、材料性質(zhì)等任務(wù)的預測式模型，進入到以擴散模型為代表的材料生成式方法，再到最近利用大模型智能體實現(xiàn)材料多階段決策過程的智能體式研究范式。本報告將以晶體材料為例，介紹團隊在這些急速變化的研究范式下，如何利用和開發(fā)新型AI工具賦能材料發(fā)現(xiàn)。

報告人簡介：

黃文炳，中國人民大學高瓴人工智能學院副教授，國家高層次青年人才、北京科技新星、北京智源青年學者。中國人民大學智慧治理學院兼職博導、中關(guān)村人工智能學院兼職導師、中國人工智能學會組織工作委員會副秘書長。曾任職于清華大學與騰訊公司。主要研究幾何深度學習、空間智能、具身智能體等，并探索AI在醫(yī)療健康、能源材料等交叉領(lǐng)域的應(yīng)用。主持國家級與企業(yè)合作項目10多項。在Nature Communications、Nature Biomedical Engineering等期刊，以及人工智能領(lǐng)域頂級會議上發(fā)表論文80余篇，谷歌學術(shù)引用1萬多次，獲ICLR 2023 杰出論文提名獎。自2022年起，連續(xù)多年入選斯坦福大學全球前2%頂尖科學家年度榜單。擔任NeurIPS、ICML、ICLR等會議領(lǐng)域主席，國際機器學習匯刊TMLR執(zhí)行編輯，Nature Machine Intelligence、Nature Communications等期刊審稿人。

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報告人：向紅軍，復旦大學

時間：5月28日（周四）15:00

單位：北京大學物理學院

地點： 物理大樓中212報告廳

摘要：
人工智能（AI）正深刻重塑計算凝聚態(tài)物理的研究范式。本報告將系統(tǒng)介紹本團隊在AI賦能電子結(jié)構(gòu)計算領(lǐng)域的最新進展，主要包括：（1）機器學習勢函數(shù)：提出處理磁性體系的SpinGNN模型、描述電場效應(yīng)的DREAM模型，以及處理長程相互作用的倒空間模型RSNN；（2）電子結(jié)構(gòu)預測AI模型：構(gòu)建基于等變圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測電子哈密頓量的HamGNN模型，發(fā)展了首個覆蓋全周期表并精確刻畫自旋-軌道耦合（SOC）的通用模型；提出直接預測局域與能量密度矩陣，從而高效求解系統(tǒng)總能與偶極矩的專利算法；成功構(gòu)建了具備強泛化能力的通用電子密度預測大模型。

目前，上述系列算法已集成至自主研發(fā)的PASP軟件包中。依托這些核心技術(shù)，我們建立了大規(guī)模電子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫與在線預測平臺（sci-ai.cn、 MCP服務(wù)器：hamgnn-mcp.sci-ai.cn/mcp/、“計算物質(zhì)科學實驗室”公眾號），為新材料的快速發(fā)現(xiàn)與底層物理機制研究提供了強大的計算引擎。

報告人簡介：
復旦大學謝希德特聘教授。2001年和2006年于中國科學技術(shù)大學分別獲得理學學士和博士學位。長期從事計算凝聚態(tài)物理及前沿計算方法研究。代表性成果包括：建立了磁致多鐵性的統(tǒng)一模型及其算法；提出了突破傳統(tǒng)認識的分數(shù)量子鐵電性；近年來致力于人工智能研究新范式，開發(fā)了電子結(jié)構(gòu)預測通用模型HamGNN，并自主研發(fā)了材料性質(zhì)分析與模擬軟件包PASP，建立了全球領(lǐng)先的AI電子結(jié)構(gòu)庫與預測平臺。在國內(nèi)外著名學術(shù)期刊發(fā)表SCI論文200多篇，其中Phys.Rev.Lett.40多篇。曾獲國際理論物理中心ICTP獎、黃昆物理獎、科學探索獎、上海市自然科學一等獎（1/4），入選美國物理學會會士（APSFellow）。作為負責人和首席科學家先后主持國家杰出青年科學基金和科技部國家重點研發(fā)計劃項目。

8

報告人：Aaron Ludlow，Univ. of West Australia

時間：5月28日（周四）15:30

單位：北京大學物理學院

Meeting ID：853 4112 7461

Passcode：407715

摘要：

Simulations of galaxy formation are becoming increasingly realistic, both in the unresolved physical processes they model and in their ability to reproduce the properties of observed galaxy populations. However, we must not let this lead to a false sense of security. Instead, we must develop a deeper understanding of how numerical parameters — such as mass and force resolution — interact with the subgrid models employed by simulations, and establish the extent to which galaxy properties are affected by numerical choices. In this talk, I will discuss our recent work examining how these numerical parameters affect key structural and kinematic properties of simulated galaxies. I will also propose simple analytic criteria for identifying regions within galaxies — or galaxies within populations — that should be excluded from analysis. The talk should be of broad interest to researchers who occasionally use simulations, and particularly relevant to those whose research depends heavily on them.

報告人簡介：
Aaron Ludlow obtained his PhD from the University of Victoria (Canada) in 2009 and subsequently held fellowships at the University of Bonn (2009–2015), Durham University (2015–2017), and the University of Western Australia (2017–2021). Since 2021, he has been an Associate Professor at the International Centre for Radio Astronomy Research at the University of Western Australia. His research focuses primarily on the formation, structure, and kinematics of dark matter haloes and galaxies, which he studies using a combination of numerical simulations and analytic modelling.

9

報告人：Maurizio Firrotta，F(xiàn)udan University

時間：5月28日（周四）16:00

單位：中國科學院理論物理研究所

地點： 南樓6620

摘要：

I will present a recent extension of the Veneziano and Shapiro-Virasoro amplitudes with arbitrarily excited strings (AES) in critical bosonic string theory. I will also discuss several novel applications, such as chaotic signatures in string amplitudes with excited states, the absorption universality emerging from the cross section of AES and the emission rate of AES with particular focus on the photon and graviton emission spectrum. Finally I will comment on the spin multipole expansion and the (classical) infinite spin limit of three-point Heavy-Light-Heavy string amplitudes for leading and sub-leading Regge trajectories.

報告人簡介：

Maurizio Firrotta is currently a postdoctoral researcher at Fudan University in Shanghai since autumn 2025. Previously, he obtained the Marie Sk?odowska-Curie Fellowship with a project focused on the chaotic aspects of black holes in string theory, hosted at the Crete Center for Theoretical Physics (CCTP) from 2023 to 2025. From 2021 to 2022, he was visiting research collaborator at the University of Rome "Tor Vergata." He received his PhD in spring 2021 and his MSc in spring 2017 from University of Rome "Tor Vergata." His research focuses on scattering processes in quantum gravity and related chaotic aspects.

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報告人：劉奇航，南方科技大學

時間：5月29日（周五）15:00

單位：合肥微尺度物質(zhì)科學國家研究中心、中國科大國際功能材料量子設(shè)計中心(ICQD)

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摘要：

長期以來，磁有序材料的物理性質(zhì)被認為由磁空間群的對稱理論所決定。近年來的研究表明，一種更為完備的群——即結(jié)合了獨立自旋操作與空間操作的自旋空間群——為各類磁有序材料的幾何構(gòu)型及物性提供了更為全面的描述視角。在這個報告中，我們將介紹自旋空間群理論的最新進展，包括對超過100,000個自旋空間群的詳盡枚舉以及自旋群在動量空間中的不可約共表示等。進一步，我們將從以下幾個方面介紹自旋空間群的應(yīng)用：（i）基于自旋空間群是否將凈自旋磁化約束為零，我們建立了鐵磁-反鐵磁二分法的嚴格分類。在此基礎(chǔ)上，我們提出了一種定向自旋空間群描述，統(tǒng)一了自旋空間群與磁空間群的理論框架，并揭示了一種名為“自旋-軌道磁性”的新磁性分類。（ii）自旋群理論催生了“非常規(guī)磁體”這一新興研究方向。這類材料既展現(xiàn)出反鐵磁的構(gòu)型，又表現(xiàn)出類似鐵磁體的性質(zhì)。我們將討論非常規(guī)磁體在多個方面的對稱性設(shè)計策略與候選材料體系，包括自旋劈裂（交錯磁體）、量子幾何、多鐵性以及拓撲磁子等。最后，本報告還將介紹我們自主開發(fā)的在線程序FINDSPINGROUP（網(wǎng)址：https://findspingroup.com/），該程序可用于判定磁性材料的對稱性分類及其相關(guān)物性。

報告人簡介：
劉奇航，南方科技大學教授，本科及博士均畢業(yè)于北京大學物理學院，曾在美國西北大學、科羅拉多大學博爾德分校進行博士后研究。主要從事計算凝聚態(tài)物理研究，研究興趣聚焦于量子材料中的對稱性新理論與新效應(yīng)，以及相關(guān)的新材料設(shè)計篩選。發(fā)表SCI論文100余篇發(fā)表SCI論文100余篇，通訊作者文章包括Nature、Nat. Phys.、Nat. Commun.、PRX、PRL等。作為負責人曾獲批基金委青年基金A類項目、國家重點研發(fā)計劃青年項目、深圳市杰青項目等，2023年獲廣東省青年科技創(chuàng)新獎。

封面圖片來源：

https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_17940734

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