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统计力学是连接微观粒子运动与宏观物质性质的桥梁，它帮助我们理解为何冰会融化、为何磁铁能吸起回形针。在凝聚态物理领域，这一理论框架至关重要，它揭示了从超导材料到复杂流体等日常现象背后的深层规律。

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以下是本领域最新收录的论文列表，邀请您一同探索物质世界的奇妙规律。

本文研究了一维无序系统中平均非可逆对称性的分类，通过建立拓扑全息框架，揭示了平均对称性异常与长程纠缠及格里菲斯奇异性（Griffiths singularities）之间的关系，并提出了一个基于对称性增强弦网模型的显式可解格点模型。

本文基于Gamma分布的势能面（PEL）理论，开发了一种以随机堆积分数为参数的硬球系统状态方程，能够准确描述从稳定流体到过冷液体及玻璃态/阻塞态的全过程热力学性质，并揭示了传输性质在特定密度下的失效机制。

本文提出了一种手性随机游走（chiral random walk）的晶格模型，通过引入内部自由度和手性参数，将经典随机扩散与量子演化联系起来，并证明了量子拓扑保护特性在耗散机制下依然存在，从而为奇扩散（odd diffusion）现象提供了微观理论框架。

本文通过旅行商问题（TSP）的研究表明，结合二进制自编码器（bAE）的FMQA方法之所以能更高效地解决组合优化问题，是因为bAE学习到的潜空间编码能更好地保持解的可行性、平滑的邻域结构以及解的距离一致性。

本文通过离散元法和 $\mu(I)$ 流变连续介质模型，研究了旋转鼓内二维颗粒流的稳态速度场，并利用量纲分析提出了表征低弗劳德数及大尺寸系统中表面流层厚度与速度剖面的标度律。

本文通过分析输入信号自相关性和采样限制对临界性特征的影响，提出了一种稳健的分析框架，并证明了大脑静息态活动在群体水平上呈现出由回声网络活动驱动的近临界动力学特征。

本文通过数值模拟与平均场近似研究了 Greenberg-Hastings 神经元模型，发现自发激活概率在动力学相变中扮演着类似于外部磁场的角色，并证明了其在极低波动下表现出符合标度律的有限尺寸标度行为。

本文通过对具有 $\beta$ -FPUT 相互作用和简谐钉扎的原子链进行数值模拟，验证了此前关于周期性驱动下非谐原子链水动力极限（包括温度分布 PDE 和能量流 Green-Kubo 公式）的猜想，并进一步探讨了能量流与驱动周期及动量翻转率之间的关系。

本文提出了一种名为数据驱动量子-经典动力学（DIQCD）的方法，通过优化具有灵活时变哈密顿量的林德布拉德方程，能够利用稀疏且含噪声的局部观测数据，准确且高效地预测超冷分子及有机半导体等复杂开放量子系统的动力学演化。

本文通过建立大 $N$ 极限下可解 SYK 模型的稳定子 Rényi 熵（SRE）分析框架，在 Maldacena-Qi 耦合 SYK 模型中发现了随温度变化的系列一阶相变，并揭示了一种热力学量无法检测到的 SRE 内禀相变。