功能材料逆向设计 、笼目超导体、特殊堆垛二维材料、引力波探测 | 本周物理讲座

1

报告人：Tian Lan, The Chinese University of Hong Kong

时间：9月1日（周二）10:00

单位：中国科学院物理研究所

地点：M830

摘要:

We introduce the pro-tensor network, a categorification of the tensor network, as a fully rigorous yet graphically transparent framework for studying the collection of many many-body theories, which we dub many-many-body theory. We provide a comprehensive toolbox for the graphical calculations using pro-tensor networks. As applications, we recover the Levin-Wen model as a "uniform" pro-tensor network and generalize a result of Kitaev and Kong by characterizing particles as modules over promonads. One can also interpret the string-net pro-tensor network as the space of symmetric tensor networks, thus our framework also applies to the study of generalized symmetry and topological holography. Notably, our generalization dispenses with the assumptions of semisimplicity, finiteness, and rigidity, potentially facilitating the exploration of many-body physics beyond these constraints.

报告人简介:

Tian Lan is an Assistant Professor at The Chinese University of Hong Kong. His research explores topological phases of matter, generalized symmetries, and category theory, aiming to build rigorous mathematical frameworks for understanding quantum many-body systems.

2

报告人：柳浪，北京师范大学

时间：9月1日（周二）11:00

单位：中国科学院理论物理研究所

地点：南楼6620

摘要:

引力波为研究电磁观测难以直接触及的早期宇宙提供了新的窗口。增强的原初曲率扰动既可能形成原初黑洞，也能通过二阶效应产生标量诱导引力波。本报告将介绍如何利用脉冲星计时阵列等多频段引力波观测研究早期宇宙物理。在原初黑洞方面，我将介绍原初黑洞双星的形成与并合历史、利用GWTC-3数据对其丰度和质量分布进行的限制，以及GW230529、GW231123等质量间隙事件在原初黑洞情景下的可能解释。这些工作展示了随机引力波背景和单个并合事件如何分别用于研究早期宇宙物理与检验原初黑洞情景。

报告人简介:

柳浪，现任北京师范大学珠海校区副研究员、博士生导师。2016年本科毕业于兰州大学，2021年获中国科学院理论物理研究所博士学位。此后，先后在韩国群山大学和北京师范大学从事博士后研究。2024年9月入职北京师范大学珠海校区，任特聘副研究员；2025年7月晋升为副研究员。目前主要从事原初黑洞、早期宇宙和引力波研究。受邀担任PRL、PRD、JCAP、EPJC等期刊审稿人。以第一作者或通讯作者身份在PRD、SCPMA、JCAP等期刊发表论文30余篇，其中1篇入选ESI热点论文，4篇入选ESI高被引论文，并3次获得英国物理学会“中国高被引文章奖”。相关成果被LIGO–Virgo–KAGRA、LISA、PPTA等国际合作组多次引用。据INSPIRE-HEP数据库统计，其论文累计被引1900余次，H指数为23，篇均被引50余次。此外，柳浪入选斯坦福大学与爱思唯尔联合发布的“2025年度全球前2%顶尖科学家”榜单，并入选中国科学院理论物理研究所2026年度青年访问科学家项目。

3

报告人：张海婧，东南大学

时间：9月1日（周二）12:00

单位：江苏省物理学会

链接：

摘要:

在量子材料中，维度变化往往会催生各类新奇量子态。本次报告中，我将介绍我们在理解笼目金属CsV3Sb5超导性质方面的最新进展，重点关注维度效应的影响。首先，我将介绍厚度变化如何调控超导行为。我们观测到超导转变温度随厚度呈现非单调演化。在最佳厚度下，体系表现出二维洁净极限超导电性，这归因于电荷密度波序与超导电性之间的相互作用。当厚度进一步减小时，超导电性仍然存在，但其各向异性显著增强，面内上临界磁场远超泡利极限。这种显著的各向异性使CsV3Sb5成为研究维度效应的优异平台，但也给探测本征面内对称性带来了困难。尤其值得关注的是，强各向异性会放大微小磁场失准的影响，从而在输运测量中引入表观的面内各向异性响应。我们的工作为理解笼目超导体中电荷序、维度效应与输运性质之间的复杂相互作用提供了新的视角。

报告人简介:

张海婧, 东南大学教授, 博士生导师, 入选国家高层次青年人才。本科毕业于南京大学, 博士毕业于香港科技大学, 曾在香港科技大学、日内瓦大学开展博士后研究,后任德国马克斯・普朗克固体化学物理研究所课题组长。研究方向主要集中于量子材料的输运特性, 通过微纳器件设计与多物理场（电场、磁场等）调控手段, 实现对量子态的调控与探索。目前已发表SCI学术论文二十余篇, 其中以(共同)第一作者/通讯作者身份在 Nat. Nanotechnol., Phys. Rev. Lett., Adv. Funct. Mater., Phys. Rev. B等期刊发表多篇论文。

4

报告人：Yi-Ming Wang，Rice University / University of Toronto

时间：9月2日（周三）10:00

单位：中国科学院理论物理研究所

地点：南楼6520

5

报告人：杨丰维，University of Notre Dame

时间：9月2日（周三）10:30

单位：中国科学理论物理研究所

地点：南楼6420

摘要:

Axions that couple to nuclear spins via the axial current interaction can be both produced and detected using nuclear magnetic resonance (NMR) techniques. In this scheme, nuclei driven by a real oscillating magnetic field in one device act as an axion source, which can drive NMR in a nearby spin-polarized sample interrogated with a sensitive magnetometer. We study the prospects for detecting axions through this method and identify two key characteristics that result in compelling detection sensitivity. First, the gradient of the generated axion field can be substantial, set by the inverse distance from the source. In the near zone, it reduces to the inverse of the source’s geometric size. Second, because the generated axion field is produced at a known frequency, the detection medium can be tuned precisely to this frequency, enabling long interrogation times. In this talk, I will present a calculation of experimental sensitivity. As I will show, a pair of 10-centimeter-scale NMR devices operating over a one-hour integration time can already surpass existing astrophysical bounds on the axion-nucleon coupling, including those from star cooling. These dual NMR configurations can probe a wide range of axion masses, up to values comparable to the inverse distance between the source and the sensor.

报告人简介:

Dr. Fengwei Yang was a joint post-doctoral associate at the University of Florida and University of Notre Dame and is starting the new postdoc position in the JGU Mainz in September 2026. He completed his bachelor’s degree in science at Nanjing University in 2017. In 2023, he earned his Ph.D. in Physics from the University of Utah. His research interests lie in the field of high energy phenomenology, with a focus on using experiments to probe new physics beyond the Standard Model (SM). He has been working on several different approaches to looking for axions and studying axion phenomenology, including axion strings, axion clouds, and NMR production and detection of non-relic axions.

6

报告人：张云蔚，中山大学

时间：9月3日（周四）10:00

单位：中国科学院物理研究所

地点：M830

摘要:

报告人围绕晶体结构预测、机器学习及生成式人工智能等方法，发展功能性质驱动的材料逆向设计策略，通过在复杂材料空间中定向搜索具有目标性能的候选结构，提高新材料发现的效率与结构多样性。报告将介绍相关方法在多类功能材料中的应用，包括以光响应和相变特性为目标的光致结构相变材料设计、以高硬度为目标的超硬材料生成与筛选，以及面向高超导转变温度和低稳定压力的氢基高温超导材料设计。在材料发现基础上，进一步分析结构演化、电子结构与目标功能之间的内在关联，提炼具有可迁移性的结构特征与设计原则，为功能材料的逆向设计提供物理依据。

报告人简介:

张云蔚，中山大学物理学院副教授，广东省“青年珠江学者”。2018年博士毕业于吉林大学超硬材料国家重点实验室，师从马琰铭院士。先后在新加坡科技设计大学、香港大学、英国剑桥大学从事计算凝聚态物理研究，担任剑桥大学Hughes Hall学院Research Fellow。近年来致力于利用第一性原理计算和机器学习进行功能材料性质研究和理论设计，发表论文Nature，Phys. Rev. X，J. Am. Chem. Soc.，Nat. Comm.等。其中Nat. Comm. 工作被评为该杂志年度Top 50 Physics Papers, 入选ESI高被引论文。荣获世界人工智能大会SAIL奖（大会最高奖）之青年论文奖、英国Faraday Institution’s Early Career Fellowship和剑桥大学Hughes Hall College Research Fellowship等学术奖励。

7

报告人：Chandramouli Chowdhury，University of Southampton

时间：9月3日（周四）10:00

单位：中国科学理论物理研究所

地点：南楼6620

摘要:

We report on new structures uncovered in the study of cosmological correlators. While these objects have historically been used to study observables in de Sitter space, they share properties with analogous objects in flat space and are therefore relevant in a broader context. Traditionally, such correlators are also known as in-in correlators, as they are computed using the in-in (Schwinger-Keldysh) formalism. However, since the advent of AdS/CFT, such observables have also been computed using other formalisms, such as the wavefunction of the universe (where they are viewed as CFT correlators). In this talk, I will give a pedagogical introduction to these correlators and walk through recent progress made in studying them at both tree and loop levels. In particular, I will emphasize the simplicity of the "final answers" compared to the "individual building blocks", a feature often contrasted with scattering amplitudes.

报告人简介:

Chandramouli Chowdhury works on cosmological correlators, with a particular interest in their connections to scattering amplitudes and asymptotic symmetries. He completed his PhD under the supervision of Suvrat Raju and is currently a postdoctoral researcher at the University of Southampton. He will soon join the Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences (ITP-CAS).

8

报告人：Zhicheng Yang，Peking University

时间：9月3日（周四）11:00

单位：新加坡国立大学理学院物理系

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摘要：

We study the generation of state k-designs from time evolution under a fixed Hamiltonian. Specifically, we consider the ensemble ℰ= {e⁻ⁱᴴᵗ|ψ₀⟩ | t ∼ Unif[O, T], |ψ₀⟩ ∼ ℰ′}, where the initial states are sampled from an ensemble ℰ′. For Hamiltonians drawn from the Gaussian unitary ensemble, we derive a simple relation between the frame potential of the evolved ensemble ℰ and that of the initial ensemble ℰ′ in the large evolution time limit. This relation shows that ℰ forms an exact state k-design in the thermodynamic limit as long as ℰ′ forms a state 1-design. Remarkably, we further show, both analytically and numerically, that time evolution under a simple nonintegrable mixed-field Ising Hamiltonian can generate approximate state k-designs with high precision, starting from product states in an appropriately chosen Pauli basis. We also analyze the finite-T correction and find that it scales as O(1/T). To reduce the evolution time, we propose an M-step quench protocol that suppresses this correction to O(1/TM), which is also verified numerically. We then extend our analysis to unitary ensembles, deriving an analogous recursion relation for the unitary frame potential. Our results elucidate the mechanisms underlying recent proposals for generating unitary k-designs through sequential quantum quenches in a unified manner.

9

报告人：陈国瑞，上海交通大学

时间：9月3日（周四）15:30

单位：南京大学物理学院 | 江苏省物理学会 | 江苏省物理科学研究中心

链接：

摘要:

二维材料层间的多种堆垛方式，为调控二维材料的物性提供了一个新的维度。以石墨烯为例，除了为人熟知的Bernal堆垛（ABA堆垛）之外，还存在另一种堆垛基本单元，即菱方堆垛（ABC堆垛）。报告将介绍我们开发的一套制备特殊堆垛多层石墨烯的方法，并利用电输运测量，在菱方堆垛石墨烯中观测到了一系列有趣的强关联和拓扑物态。另外，我们利用层间堆垛构筑出具有非中心对称结构的混合堆垛石墨烯和菱方堆垛NbSe2（3R-NbSe2），并初步探索晶格对称破缺对物性的影响。通过以上讨论，我们想要阐述层间堆垛是一个干净且有效的调控单晶二维材料物态的维度。

报告人简介:

陈国瑞，本科毕业于山东大学，博士毕业于复旦大学，在加州大学伯克利分校从事博士后研究，2020年底加入上海交通大学物理与天文学院，历任长聘教轨副教授、长聘副教授、教授。报告人从事凝聚态物理实验研究，主要关注二维材料及其异质结中出现的新奇物态及其电输运性质，相关研究发表多篇Science、Nature及其子刊、PRL等，2025年入选ESI全球高被引学者。

10

报告人：潘峰，新加坡科技设计大学

时间：9月4日（周五）10:00

单位：中国科学院理论物理研究所

地点：南楼6620

摘要:

基于采样的量子优势实验通常面临三个相互关联的挑战：构造具有可信经典困难性的量子线路、在深线路中有效抑制硬件误差，以及在目标线路难以经典模拟时仍能可靠验证实验保真度。IBM 最近提出掺杂 Clifford 采样（Doped Clifford Sampling，DCS）方案：以高纠缠 Clifford 线路为骨架，借助时空码和 syndrome 后选择进行低开销错误探测，并在不破坏校验结构的位置插入T门以引入非稳定子资源。其实验使用 70 个数据量子比特和 27 个辅助量子比特，实现了一个具有 70 层纠缠门和 468 个 T 门的线路，并给出 95% 置信水平下 0.284 的态保真度下界。IBM 论文本次报告将首先介绍 DCS 的背景、IBM 的实验设计及其经典困难性论证，随后从有限规模经典模拟的角度重新审视这一具体实例。我们观察到，该线路采用开放边界的一维砖墙结构，且 CZ 纠缠门的算符 Schmidt 秩为 2。将单比特门吸收入局域张量后，线路可化为一个短边约为线路深度一半的平面张量网络；沿空间方向演化“时间边界态”，可以构造缩并宽度为线路层数除以2的确定性路径，其宽度和稠密缩并代价均与 T 门的数量及位置无关。在 IBM 的 70 比特、70 层实例上，最大中间张量包含 2^35 个 complex64 元素，负载为 256 GiB。结合批量振幅计算与通信感知的多 GPU 缩并，我们在 32 个节点（每节点 8 块 NVIDIA H100 GPU）上，于 37.3 分钟内完成了 IBM 公布的 2051 个输出批次所对应的精确振幅计算，并得到 0.35034 的 log-XEB 估计值。最后，本报告将讨论渐近复杂度、有限实例的可模拟性与实验量子优势之间的区别，并说明结构感知的经典模拟如何同时服务于实验验证和未来线路设计、经典模拟论文、多 GPU 缩并论文。

报告人简介:

潘峰，现任新加坡科技设计大学（Singapore University of Technology and Design，SUTD）助理教授，新加坡量子科技中心（Centre for Quantum Technologies，CQT）研究员。他于 2022 年毕业于中国科学院理论物理研究所并获得理论物理博士学位。博士毕业后，他曾在CQT从事博士后研究。

他的研究聚焦于张量网络、量子计算、统计物理、机器学习、量子纠错与高性能科学计算，旨在将物理与数学结构转化为可扩展的算法及现代 GPU 实现，用于解决复杂量子系统和概率模型中的计算难题。代表性工作包括任意张量网络缩并、随机量子线路的经典模拟与采样、张量网络消息传递、多 GPU 大规模张量网络缩并，以及量子纠错的最大似然解码与噪声估计。他与 NVIDIA、Google Quantum AI 和 Quantinuum 等机构保持着积极的合作与学术交流。

封面图片来源：

https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2026/1/558922.shtm

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