会议推荐 | StatPhys29卫星会议「高维学习与优化」:统计物理与机器学习的前沿交汇
在第29届国际统计物理大会(StatPhys29)召开前夕,由博科尼大学数据科学研究中心(BIDSA)主办的官方卫星会议——「高维学习与优化(Learning and Optimization in High Dimensions)」 将于2025年7月9–11日在意大利米兰博科尼大学举行。该会议聚焦统计物理与机器学习的交叉研究,旨在通过物理理论解析复杂高维系统中的学习与优化问题,为理论物理、人工智能与数据科学的融合提供前沿学术平台。

参会指南
参会指南
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时间与地点:
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时间:2025年7月9日 9:00–11日 18:00
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地点:意大利米兰,博科尼大学(Via Roentgen 1,Room AS02)
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参会方式:
会议仅限受邀报告,但申请者将有机会在海报环节展示自己的研究成果,本次活动由博科尼大学计算科学系提供经费支持。
申请面向博士生与青年学者,请通过活动官网https://bidsa.unibocconi.eu/learning-and-optimization-high-dimensions-statphys29完成,提交截止日期:2025年5月15日。
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行程建议
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StatPhys29主会(7月13–18日)将在佛罗伦萨举行,米兰与佛罗伦萨间高铁仅需约2小时,建议优先参加卫星会议,随后衔接主会。
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签证邀请函:如需支持,请尽早联系会议主办方。
特邀报告人名单
特邀报告人名单
Maria Chiara Angelini – 罗马智慧大学(La Sapienza)
Stefan Boettcher – 埃默里大学(Emory University)
Silvio Franz – 萨伦托大学(Università del Salento)
Federica Gerace – 博洛尼亚大学(Università di Bologna)
Sebastian Goldt – 国际高等研究院(SISSA)
Haiping Huang – 中山大学(Sun Yat-Sen University)
Alessandro Ingrosso – 拉德博德大学(Radboud University)
Florent Krzakala – 瑞士联邦理工学院(EPFL)
Clarissa Lauditi – 哈佛大学(Harvard University)
Bruno Loureiro – 巴黎高等师范学院(École Normale Supérieure)
Marc Mézard – 博科尼大学(Bocconi University)
Francesca Mignacco – 普林斯顿大学(Princeton University)
Rémi Monasson – 巴黎高等师范学院(École Normale Supérieure)
Mauro Pastore – 国际理论物理中心(ICTP)
Cengiz Pehlevan – 哈佛大学(Harvard University)
Federico Ricci-Tersenghi – 罗马智慧大学(La Sapienza)
Pietro Rotondo – 帕尔马大学(Università di Parma)
Beatriz Seoane – 马德里康普顿斯大学(Universidad Complutense de Madrid)
Berfin Şimşek – 平面研究所(Flatiron Institute)
Pierfrancesco Urbani – 巴黎萨克雷大学(Paris Saclay)
Matthieu Wyart – 约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University)
Hajime Yoshino – 大阪大学(Osaka University)
第29届国际统计物理大会(STATPHYS29)介绍
第29届国际统计物理大会(STATPHYS29)介绍

StatPhys29 将于2025年7月13–18日在佛罗伦萨召开,开幕式由2021年诺贝尔物理学奖得主Giorgio Parisi发表主旨演讲,同时颁发玻尔兹曼奖章(Mehran Kardar、Yoshiki Kuramoto)与早期职业科学家奖(Daniel M. Busiello、Lorenzo Caprini、Nicole Yunger Halpern)。
集智俱乐部社区成员邱仲普撰写了一篇文章介绍2025年玻尔兹曼奖获得者Mehran Kardar、Yoshiki Kuramoto的核心贡献:从无序到有序:2025年玻尔兹曼奖得主如何揭示自然界的隐藏scaling law
会议九大主题概览
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主题 1:统计物理的一般与数学基础问题
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主题 2:非平衡统计物理
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主题 3:量子多体系统与量子流体
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主题 4:无序系统与玻璃态系统
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主题 5:生物物理学
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主题 6:软物质
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主题 7:非线性物理学
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主题 8:交叉学科与复杂系统
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主题 9:机器学习与信息的统计物理





