Physique statistique

Les recherches menées au sein de l’axe Physique Statistique couvrent une multitude d’aspects fondamentaux de la physique statistique théorique, allant des systèmes classiques aux systèmes quantiques, des phénomènes à l’équilibre à ceux hors d’équilibre. Elles comprennent aussi des études interdisciplinaires ayant de nombreuses applications en mathématiques, informatique, en science des données, en sciences cognitives ou en biologie.

En physique statistique, les 3 équipes suivantes s’inscrivent dans une unité thématique qu’elles souhaitent afficher et entretenir. La séparation en 3 équipes distinctes a pour objetif la simplification de la gestion et du fonctionnement quotidien: Systèmes Désordonnés et Applications, Systèmes Classiques ou Quantiques en Interaction, Champs Aléatoires et Systèmes Hors d’Équilibre

L’axe Physique statistique regroupe les équipes :

Champs Aléatoires et Systèmes Hors d’Équilibre

C. Aron (CR CNRS), G. Barraquand (CR CNRS), D. Bernard (DR CNRS), E. Brunet (MCF SU), B. Derrida (PR CdF), J. Jacobsen (PR SU), P. Le Doussal (DR CNRS)

• la représentation d’objets géométriques aléatoires, aussi simples qu’une collection de points, de courbes ou d’amas, lisses ou fractals, de surfaces, douces ou courbes, sont au cœur de la compréhension de nombreux phénomènes physiques comme les transitions de phase, les phénomènes de transport, les processus de croissance, etc.
• l’étude de systèmes désordonnés ou vitreux constitue une partie importante de la physique théorique en raison du rôle crucial joué par le désordre dans de nombreux systèmes expérimentaux ou par l’étonnante gamme d’applications à la théorie des systèmes complexes.
• l’intrication, la superposition ou les corrélations quantiques sont quelques uns des caractères distinctifs des systèmes quantiques dont la maı̂trise ouvre la voie à une compréhension fine de nouveaux états de la matière ou à la manipulation de l’information quantique.
• de récents progrès méthodologiques ont relancé l’étude des systèmes complexes, quantiques ou classiques. De nouveaux défis théoriques, dans lesquels des interactions fortes sont prépondérantes, ont ainsi émergé. Leurs recherches sont développées selon ces directions, en utilisant des méthodes analytiques ou numériques, en développant de nouvelles approches phénoménologiques ou méthodologiques, en contact avec les expériences ainsi qu’avec les mathématiques, l’informatique, les sciences cognitives et d’autres nombreux domaines.

Physique Statistique et Inférence pour la Biologie

S. Cocco (DR CNRS), R. Monasson (DR CNRS), T. Mora (DR CNRS), A. Walczak (DR CNRS)

Les systèmes biologiques posent de nouveaux défis pour la physique statistique par rapport à des matériaux non animés. La présence d’interactions fortes et non homogènes à de nombreuses échelles, couplées à des effets hors équilibre, rend souvent inefficace la modélisation standard basée sur des premiers principes. Une approche alter-
native élémentaires, directement à partir des données. L’équipe développe de nouvelles méthodes inspirées de la physique statistique et de l’apprentissage pour apprendre de tels modèles à partir de données biologiques, et comprendre dans quelles conditions ces méthodes peuvent être efficaces. Ces méthodes sont appliquées à différents domaines de la biologie, parmi lesquels la régulation et le développement, les neurosciences, l’immunologie, la génomique et l’écologie, en contact étroit avec des données expérimentales et souvent en collaboration directe avec des expérimentateurs. Les résultats de ces approches axées sur les données inspirent à leur tour de nouveaux modèles phénoménologiques.

Systèmes Classiques ou Quantiques en Interaction

W. Krauth (DR CNRS), J. Kurchan (DR CNRS), X. Leyronas (MCF SU), K. Van Houcke (MCF ENS), K. Wiese (DR CNRS)

• la représentation d’objets géométriques aléatoires, aussi simples qu’une collection de points, de courbes ou d’amas, lisses ou fractals, de surfaces, douces ou courbes, sont au cœur de la compréhension de nombreux phénomènes physiques comme les transitions de phase, les phénomènes de transport, les processus de croissance, etc.
• l’étude de systèmes désordonnés ou vitreux constitue une partie importante de la physique théorique en raison du rôle crucial joué par le désordre dans de nombreux systèmes expérimentaux ou par l’étonnante gamme d’applications à la théorie des systèmes complexes.
• l’intrication, la superposition ou les corrélations quantiques sont quelques uns des caractères distinctifs des systèmes quantiques dont la maı̂trise ouvre la voie à une compréhension fine de nouveaux états de la matière ou à la manipulation de l’information quantique.
• de récents progrès méthodologiques ont relancé l’étude des systèmes complexes, quantiques ou classiques. De nouveaux défis théoriques, dans lesquels des interactions fortes sont prépondérantes, ont ainsi émergé. Leurs recherches sont développées selon ces directions, en utilisant des méthodes analytiques ou numériques, en développant de nouvelles approches phénoménologiques ou méthodologiques, en contact avec les expériences ainsi qu’avec les mathématiques, l’informatique, les sciences cognitives et d’autres nombreux domaines.

 

 

Systèmes Désordonnés et Applications

G. Biroli (PR ENS), F. Krzakala (PR SU), M. Mézard (DR CNRS), G. Semerjian (MCF ENS), F. Zamponi (DR CNRS)

• la représentation d’objets géométriques aléatoires, aussi simples qu’une collection de points, de courbes ou d’amas, lisses ou fractals, de surfaces, douces ou courbes, sont au cœur de la compréhension de nombreux phénomènes physiques comme les transitions de phase, les phénomènes de transport, les processus de croissance, etc.
• l’étude de systèmes désordonnés ou vitreux constitue une partie importante de la physique théorique en raison du rôle crucial joué par le désordre dans de nombreux systèmes expérimentaux ou par l’étonnante gamme d’applications à la théorie des systèmes complexes.
• l’intrication, la superposition ou les corrélations quantiques sont quelques uns des caractères distinctifs des systèmes quantiques dont la maı̂trise ouvre la voie à une compréhension fine de nouveaux états de la matière ou à la manipulation de l’information quantique.
• de récents progrès méthodologiques ont relancé l’étude des systèmes complexes, quantiques ou classiques. De nouveaux défis théoriques, dans lesquels des interactions fortes sont prépondérantes, ont ainsi émergé. Leurs recherches sont développées selon ces directions, en utilisant des méthodes analytiques ou numériques, en développant de nouvelles approches phénoménologiques ou méthodologiques, en contact avec les expériences ainsi qu’avec les mathématiques, l’informatique, les sciences cognitives et d’autres nombreux domaines.