封面设计理念

       此封面设计秉持了融合现代科技与传统中国文化的设计理念，力求展现人工智能在诱导自组装模板反向设计中应用的完整流程与高效实现方式。本封面主体分为左右两个部分。其中右半部分代表场论模拟方法，对嵌段共聚物的化学模板发生相分离后的图案进行正向预测。左半部分代表深度学习方法，整体架构类似于一个打印机，表示将期望得到的相分离图案输入神经网络，其能够像打印机一样准确且高效的反向设计诱导模板。右半部分的模板上刻有七个篆体字：“软物质物理研究”，既表明研究的主体内容；同时其形式上与中国古代的活字印刷类似，具体了现代科技与中国传统文化的整合。

作者介绍

       李剑锋，男，1980年生。1999~2010年于复旦大学高分子科学系获得学士、硕士、博士学位；2007~2009年在加拿大McMaster大学公派出国留学生；2012~2013年复旦大学高分子系讲师，2013~2019年复旦大学高分子系副教授. 2019年至今，复旦大学高分子系教授，聚合物分子工程国家重点实验室副主任。主要从事高分子缠结理论，机器学习在高分子物理中的应用，非平衡热力学方法，大脑理论模型构建等方面研究。

文章亮点

       在软物质物理研究领域，高分子场论模拟方法具有独特的优势。不同于基于粒子的描述方法，场论描述通过引入连续的场变量，为描述和处理软物质系统中的复杂相互作用提供了一个更加高效和宏观的视角。本文介绍了高分子场论方法在平衡态和非平衡态软物质体系中的多种应用，并探讨了将人工智能技术与高分子场论相结合在DSA模板设计等领域的创新应用。

文章概述

     软物质科学，其研究对象涵盖了从高分子、胶体到生物大分子等一系列材料，是现代物理、化学及材料科学领域的重要分支。软物质材料因其对微小刺激具有剧烈响应的独特性质，使其在材料科学、生物医学等领域中具有广泛的应用。然而，软物质系统的复杂性，包括其多尺度结构和丰富的动态行为，对其研究提出了巨大的挑战，特别是在对软物质进行理论计算和模拟方面，这些挑战需要更为全面的研究方法。

     在众多的理论建构和计算机模拟手段中，高分子场论方法因其独特的优势而突显重要。不同于基于粒子的描述方法，场论描述通过引入连续的场变量，为描述和处理软物质系统中的复杂相互作用提供了一个更加高效和宏观的视角。这种方法特别适用于处理软物质中的多尺度结构，能够有效地连接微观结构与宏观性质。

     神经网络与深度学习是近年来发展十分迅速的技术。深度学习在数据特征挖掘上具有独一无二的优势，广泛应用于拟合、检测、预测等问题。不过，深度学习依赖于数据，数据的数量与质量直接影响到模型性能，通过实验手段获得的数据难于满足深度学习模型上万的数据需求。而通过场论方法如自洽场方法可以轻易获得大量的数据，并且这样拟合出来的数据不会受到实验环境的干扰，因此深度学习在场论模拟研究中表现极大的应用价值。

     复旦大学高分子科学系李剑锋教授课题组在最新的综述论文中，总结了场论模拟方法在其近年来的研究中的应用。文章首先以自洽场理论为例简要介绍软物质研究中场论模拟方法的基本原理，及其在软物质物理中的应用，如蛋白质的HP模型结构预测、高分子链的静态拓扑缠结、化学反应或光反应驱动微观相分离等，接着探讨了深度学习等现代计算技术在软物质科学中的应用，尤其关注这些方法在解决软物质动力学问题中的潜力。最后，对软物质领域的未来研究趋势及挑战进行了展望，特别是在探索软物质复杂行为和设计新材料方面的机会。

        上述工作以综述形式已在《高分子学报》2024年“复旦大学高分子科学系成立30年”专辑印刷出版，论文第一作者为复旦大学本科生熊俊棚，通讯作者为李剑锋教授。

引用本文：

熊俊棚, 李昶皓, 李剑锋.软物质中场论模拟方法的应用及展望.高分子学报, 2024,55(7),856‒871

Xiong, J. P.; Li, C. H.; Li, J. F.Application and perspectives of simulation methods based on field theory in soft matter. 

Acta Polymerica Sinica,2024,55(7),856‒871doi: 10.11777/j.issn1000-3304.2024.24035

原文链接：http://www.gfzxb.org/thesisDetails#10.11777/j.issn1000-3304.2024.24035&lang=zh