学术讲座（2024年10月9日15:30）：强关联物理系统的张量网络：过去、现在和未来

主 持 人：叶鹏教授

报告摘要：Tensor network states are new kinds of variational wavefunctions that help us to understand quantum phases and phase transitions beyond Landau paradigm. In this talk, l will first review the major development of tensor-network simulation in the past two decades. In particular, l will introduce the novel concept of long-range entanglement and entanglement renormalization. Then l will discuss the major break-throughs made by tensor-network simulations in recent years. If time permits, l will also mention the relationship between deep learning and tensor network simulation.

报告人简介： 顾正澄，香港中文大学物理系终身教授。本科和博士分别毕业于清华大学基础科学班（数学和物理）、清华大学高等研究中心。曾任滑铁卢大学兼职教授、加拿大 Perimeter理论物理研究所Director's Fellow、加州理工学院IQIM 研究员、美国加州大学理论物理研究所研究员、美国麻省理工学院博士后研究员。研究兴趣为纠缠重整化和深度学习、相互作用玻色子和费米子系统中的拓扑相分类、二维强关联系统的张量网络模拟、阻挫磁体和哈伯德模型、夸克和轻子领域的质量混合现象统一、关于轻子CP破坏角和绝对中微子质量的预测、基本粒子的拓扑特性及三代粒子的统一、超拓扑量子场论和量子引力等。获得 2023/24年度RGC研究员称号、2021-22年度香港中文大学研究优秀奖、2018 年美国物理学会杰出审稿人、2016/17年度RGC早期职业奖（大学资助委员会）等荣誉。