6月26日-6月30日，学院物理学“拔尖计划2.0”国际暑期学校成功举办。为落实《关于加强基础学科人才培养的意见》相关要求，根据教育部高等教育司关于开展基础学科“成长伙伴”国际暑期学校专项工作的通知精神和华中师范大学物理科学与技术学院格致书院物理学“拔尖计划2.0”人才培养方案，学院特面向本科生举办此次国际暑期学校，旨在传授物理前沿知识，培养学生科研探索精神。

本届暑期学校以“计算物理在物理前沿研究的应用”为主题，由庞龙刚、赵蕴杰、陈绍龙三位教授组织主持，特邀美国乔治华盛顿大学曾辰教授，欧洲核子研究中心研究员曲慧麟和湖州师范大学王小保教授，一同为同学们带来计算物理的知识盛宴。共70名同学参与了此次暑期学校。

院长张本威在开幕式致辞。张本威首先简要介绍了此次暑期学校举办的背景，感谢校外教授接受邀请，为学员们讲授计算物理在粒子物理、生物物理、核物理中的前沿应用，激励同学们在为期五天的课程中认真听课，学有所获。

图1 张本威院长致辞

本次暑期学校课程内容丰富，交错设置。

曾辰教授在“生物物理前沿”讲座中结合自己的研究课题，由生物物理的介绍与全览、神经生理学基础（Basic Neuron Physiology）、神经编码(Neuron Coding)、结论四板块逐步深入，用风趣生动的语言为同学们介绍了生物物理前沿中深度学习的应用。

图2 曾辰教授授课

曲慧麟研究员在“深度学习在粒子物理中的应用(Deep Learning for Particle Physics)”讲座中简要介绍了粒子物理的发展历史，讲解了粒子碰撞(Particle Collision)、喷注分类（Jet Tagging）相关知识，就通过图像辨别bqq’与q/g和同学们进行了问答互动。随后，曲慧麟研究员在次日课程详细介绍了深度学习的应用，包括树模型（Tree-Based Models）的原理、数据展示方式（ML, Image, Sequence, Point Cloud）等，并带领大家亲手在自己电脑上试运行几份基本代码进行数据分析。

图3 曲慧麟研究员授课

庞龙刚教授在“机器学习基础”讲座中由浅入深地细致讲解了机器学习的基础理论、自动微分与Physically Constrained Network、人工神经网络编程原理、机器学习中的概率与统计等内容，带领同学们边实践边学习。

图4 庞龙刚教授授课

赵蕴杰教授在“计算生物物理”讲座中，详细讲解了深度学习在DNA、RNA、蛋白质、软物质结构确立的关键作用，使同学们对深度学习与生物物理的关系有了总括性基础了解。

图5 赵蕴杰教授授课

王小保教授在“核密度泛函（Density functional theory）”讲座中结合大量公式推导与图像说明，细致介绍了基本量子力学（Basic quantum mechanics）、电子系统中的密度泛函（DFT in electronic system）、原子核系统中的密度泛函（DFT in nuclear system）、Hartree-Fock近似（HF approximation）、对称性与对称性破缺（Symmetry & symmetry breaking）、Hartree-Fock-Bogoliubov近似(HFB approximation)。

图6 王小保教授授课

整个课程中，各位老师结合整洁清晰、图文并茂的ppt深入浅出讲述了课程内容，将理论知识的传递与机器学习实操相结合，让同学们在理解人工智能背后机理的同时，学会基本的实操技术。

图7 庞龙刚教授为同学解惑

暑期学校于6月30日落下帷幕。学员们纷纷表示，参加此次暑期学校收益良多，学习并感悟了计算物理在物理前沿研究的应用，也帮助自己明晰了未来科研发展的方向。

图8 合影留念

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通讯员|张育婷

责编|洪非儿

审校|马英 陈绍龙 庞龙刚 宋欣洁