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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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本文通过采用带有光滑截断的泛函重整化群方法，解决了以往在处理一维库拉莫-西瓦申斯基方程时存在的摄动威尔逊重整化群方法的不一致性问题，从而确立了向卡达诺-帕里西-扎布里科维奇（KPZ）不动点的流向，并刻画了在不同动量和频率尺度下的三种普适标度机制（KPZ、爱德华兹-威尔金森以及无粘性机制）。
本文表明，确定性反铁磁库拉莫托点阵表现出异常缓慢的弛豫过程，并具有由几何挫折和非线性动力学驱动的、由特定标度指数表征的独特普适类，而无需依赖无序或噪声。
本文提出了一种针对任意耦合非谐振子系统的量子配分函数的紧凑解析近似，该近似是通过一种温度依赖的高斯路径积分方法推导而出的，并由最小敏感性原理进行了优化，从而在广泛的温度和相互作用强度范围内实现了高精度（误差为 1–5%）。
本文表明，作为特定二维晶格的树状类比，装饰凯莱树展现出了对应于一维链拓扑边缘态的平能带，揭示了仅凭非欧几里得几何即可如何产生并稳定非常规量子态。
本文提出了一种利用 Koopman 算子进行数据驱动的方法，通过追踪次主模态来分析随机双稳态系统中的亚稳态现象，从而在不依赖轨迹跟踪的情况下，准确预测逃逸统计特性、重构吸引盆并表征平衡态与非平衡态条件下的多尺度动力学特征。
本文证明了仅靠重力即可在气体系统中诱导并调节热整流，使单粒子及相互作用多粒子模型均能实现完美的单向热传导，并具有在混合气体中反转整流方向的潜力。
本文提出了一种在超导处理器上实现的量子-经典混合反馈协议，该协议能够自主发现并稳定长寿命的规则轨迹，从而在实验上揭示了由非线性变分动力学产生的全新量子多体混合相空间。
本文表明，使两条耦合的铁磁伊辛链相互滑动会产生磁摩擦，这在参数上延长了系统对其初始磁化的记忆，并显著减缓了其相对于静态情况的热化过程。
本文通过引入矩解析读取（moment-resolved readout）和异构多储层架构，扩展了基于朗之万动力学的非线性热力学计算，通过利用高阶统计特征和互补误差模式，在 MNIST 分类任务上实现了 96.95% 的准确率。
本文介绍了 Highway，一种可扩展的开源重叠社区检测算法，它利用稀疏网络骨干实现了卓越的准确性-效率权衡，在基准数据集上的表现优于现有方法。