张齐，男，1989年生，博士，副教授，硕士研究生导师，2021年博士毕业于荷兰，洛伦兹理论物理研究所，理论物理专业，师从Prof.Diego Garlaschelli 和 Prof.Eirc Eliel。主要的研究方向是统计物理与信息科学，主要的研究内容是基于统计物理基础从信息角度出发理解复杂局域约束系统的结构与功能演化，并从中寻找新的信息处理、存储、传输范式。2017年硕士毕业于计算机应用技术专业，师从邓勇教授，主要研究方向是信息融合下的复杂网络结构特性分析。2013年本科毕业于自动化专业，毕业论文指导教师为黄伟教授。

现任江苏科技大学应用物理学系副主任(主持工作)，应用物理学本科专业负责人。

2023年7月-至今，副教授，江苏科技大学

2022年2月-2023年7月，讲师，江苏科技大学

2017年7月-2021年12月，博士，理论物理，    

2014年9月-2017年7月，硕士，计算机应用技术，    

2009年9月-2013年7月，本科，自动化，

复杂系统，统计物理，信息融合，

统计物理与信息科学的跨界探险

你有没有想过——智能，其实不是被“设计”出来的，而是从无数简单个体互相影响中自己长出来的？就像蚁群能找到最短路径，

鸟群能默契地避开天敌，甚至我们的大脑，也不过是几十亿个神经元“瞎聊”出来的奇迹。

这正是复杂系统的魅力所在。而要搞懂这种“涌现”的奥秘，尤其是让人工智能变得可解释，

我们绕不开一个老熟人——统计物理。没错，就是那个研究一堆气体分子怎么变成温度、压力的物理分支。

它告诉我们：整体可以远大于部分之和。

你可能会问：统计物理和复杂系统，真有那么重要？

2021年的诺贝尔物理学奖就是最好的回答——三位科学家因复杂性研究获奖，

其中意大利物理学家乔治·帕里西更是独享一半奖金，因为他发现了“从原子到行星的物理系统中，无序与波动如何共舞”。

换句话说，他破解了混沌中的隐藏秩序。

我们的核心问题：信息在复杂系统中如何“旅行”？

复杂系统的本质，不是节点，不是连接，而是规则 + 拓扑结构中流淌的信息。

但麻烦的是，这些网络太“黏糊”了——信息流动时，耦合强、不确定性高，就像在高峰期挤地铁，每个人都影响着每个人，

你永远不知道下一秒谁会下车、谁会挤上来。

因此，我们面临一个前所未有的挑战：

* 信息是如何产生的？

* 它沿着什么路径传播？

* 又存储在结构的哪个角落？

* 我们该用什么样的新理论去处理它？

答案不能只靠统计物理的老课本，也不能只靠信息科学的现成公式——必须让两者真正融合。

我们课题组在做什么？三个“疯狂”的想法

我们把研究方向聚焦在 统计物理与信息科学的交叉点，具体有三条探险路线：

1. 统计物理系综不等价 vs. 信息压缩的极限

就像不同角度拍同一座山会得到不同照片，“系综不等价”意味着同一个复杂系统，从微观或宏观描述，

居然可能得到不同的统计结果。这跟信源压缩有什么关系？我们正在揭开其中的深层联系——也许能重新定义“信息”的极限。

2. 局域约束下的信息融合理论

真实网络里，信息不是全局自由流动的，而是被局部规则“卡着脖子”。我们研究在这种“戴着镣铐跳舞”的情况下，

如何高效融合多源信息，并构建一套全新的融合理论。

3. 多源信息融合下的证据相变理论

当证据越来越多，融合结果会不会突然发生质变——就像水变成冰一样？这就是“证据相变”。

我们试图建立这个理论，为基于证据理论的人工智能，提供物理世界的解释。

让AI不再是个黑盒，而是一本可以读懂的物理书。

我们的具体玩法（不是标题党）

* 以复杂网络为“沙盘”：在局部约束下，我们用信息融合的方法，反推网络的真实拓扑结构。

   如果系综不等价，传统重构方法会“看走眼”——我们负责修正它。

* 把复杂网络当“信源”：在系综不等价条件下，这个网络能产生多少信息？极限在哪？我们正在计算。

* 把复杂网络当“信道”：信息通过它传输，最高速率是多少？有没有类似香农极限的东西？我们也在探索。

* 把复杂网络当“处理器”：能不能基于它的相互作用规则，设计出全新的计算原理？比如，用网络本身来“算”信息融合？

* 寻找全新的融合形式：传统融合规则（如加、乘、投票）可能只是冰山一角。

   网络中的交互范式，会带我们找到更丰富、更强大的融合方式。

所有这些，都是为了给信息科学与统计物理的交叉，打下坚实的理论基础。

不止于理论：我们还在“动手”

光说不练假把式。我们课题组还搭建了多源传感器阵列——就是那种能听、能看、能感受的硬件系统。

它的任务不是炫技，

而是验证我们提出的证据相变理论：在真实物理世界里，证据真的会像冰水相变一样，突然改变融合结果吗？

答案，正在路上。

如果你觉得统计物理只是老派的系综平均，或者信息融合只是枯燥的公式堆砌——那我们欢迎你来颠覆自己的认知。

因为我们相信：复杂系统里，藏着理解智能、解释AI、甚至重新定义信息的钥匙。 

而这把钥匙，我们正在亲手打造。

欢迎有志于统计物理与信息科学结合研究的同学，与我们一起投入到这个研究中来。

入选人才计划：

国家工信部“启明计划”BSH人才项目；

江苏省“双创博士”计划；

镇江市“金山英才”产业强市领军创新人才计划；

Elsevier全球Top2%科学家；

硕士指导方向：

学硕：物理学（主要围绕统计物理与信息科学的交叉开展研究）

         系统科学（主要围绕复杂网络等复杂系统的结构分析开展研究）

专硕：电子信息 （主要围绕多源不确定信息融合开展研究，应用主要涉及红外、激光雷达、高光谱图像等融合）

         应用统计学 （主要围绕多维高耦合时间序列处理与预测开展研究）

课题组招募：

课题组长期招聘研究助理，

课题组开放一系列研究项目，并资助课题研究者参加国内国际会议，SCI论文投稿，以及专利著作申请，

特别优秀的同学可以推荐至国内外合作院校攻读硕博，例如国内的厦大，电子科大，西工大，广西大学等， 国外的合作院校有荷兰莱顿大学，比利时根特大学，意大利米兰理工，比萨大学，IMTLucca; 美国范德堡，波斯顿等，

请有意愿的同学主动和我联系，一起发现新现象，构建新理论。

我个人的谷歌学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=5v1lNZQAAAAJ&hl

ORCID:https://orcid.org/0000-0002-6692-0737

邮箱：qi.zhang@just.edu.cn

研究图片展示：

（加权网络的玻色爱因斯坦凝聚）

(复杂网络中节点的三阶局域结构)

(复杂网络中的介数和)

(系综等价性与渐进均分性-统计系综描述下的信息序列)

(复杂网络中的节点聚类-基于节点局域拓扑结构)

期刊论文发表：

* 

* Meizhu Li, Linshan Li, Zhixuan Zhang, and Qi Zhang. A novel method for generating permutation mass functions using permutations to represent class bias. Expert Systems with Applications (2026): 132004.

* Cai Zhang, Yishu Xian, Xiao Yuan, Meizhu Li, and Qi Zhang. Restricted Network Reconstruction from Time Series via Dempster–Shafer Evidence Theory. Entropy 28, no. 2 (2026): 148.

* Yishu Xian, Luyuan Chen, Meizhu Li, and Qi Zhang. Topological complexity quantification in hypergraphs networks via hyperedge-based entropic measures. Physics Letters A (2025): 131233.

* Deyue Feng, Luyuan Chen, Meizhu Li, and Qi Zhang. Node clustering in complex networks based on the euclidean distance of structural characteristics. Chaos, Solitons & Fractals 201 (2025): 117249.

* Meizhu Li, and Qi Zhang. Local entropy and nonextensivity of networks ensemble. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation (2025): 109369.

* Yishu Xian, Meizhu Li, and Qi Zhang. A k-shell decomposition structural entropy of complex networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications (2025): 130859.

* Kaixing Ding, Meizhu Li, and Qi Zhang. A location centrality of nodes in complex networks. International Journal of Modern Physics C (2025): 2550133.

* Deyue Feng, Meizhu Li, and Qi Zhang. Node clustering in complex networks based on structural similarity. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 658 (2025): 130274.

* Zhaobo Zhang, Meizhu Li, and Qi Zhang. A clustering coefficient structural entropy of complex networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 655 (2024): 130170.

* Meizhu Li, Linshan Li，Qi Zhang, Information Fusion and Decision-Making Utilizing Additional Permutation Information. Mathematics, 2024, 12(22): 3632.

* Meizhu Li, Linshan Li，Qi Zhang, A new distance measure between two basic probability assignments based on penalty coefficient, Information Sciences, 677,(2024),120883, (中科院1区 TOP).

* Zhaobo Zhang, Meizhu Li, Qi Zhang, A clustering coefficient structural entropy of complex networks，Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2024，655：130170 (2024) (中科院2区)

* Qi zhang, Ronghao Deng, Kaixing Ding, Meizhu Li,Structural analysis and the sum of nodes' betweenness centrality in complex networks, Chaos, Solitons & Fractals, 185(2024).115158(中科院1区 TOP).

* Meizhu Li, Minghao Zhou, Deyue Feng, Qi Zhang, Range changeable local structural information of nodes in complex networks,International Journal of Modern Physics C, 10 (2023) https://doi.org/10.1142/S0129183124500062.

* Qi Zhang, Diego Garlaschelli, Ensemble nonequivalence and Bose-Einstein condensation in weighted networks，Chaos, Solitons & Fractals, 172 (2023).113546 (中科院1区TOP).

* Qi Zhang, Meizhu Li, A betweenness structural entropy of complex networks， Chaos, Solitons & Fractals, 161 (2022).112264 (中科院1区 TOP).

* Qi Zhang, Diego Garlaschelli, Strong ensemble nonequivalence in systems with local constraints New journal of Physics, 24.4 (2022): 043011.

* Liguo Fei, Qi Zhang, Yong Deng, Identifying influential nodes in complex networks based on the inverse-square law, Physica A, 512 (2018): 1044-1059，(Highly Cited Paper).

* Meizhu Li, Qi Zhang, Yong Deng, Evidential identification of influential nodes in network of networks, Chaos, Solitons & Fractal, 117 (2018): 283-296，(Highly Cited Paper).

* Qi Zhang, Meizhu Li, Yong Deng, Measure the structure similarity of nodes in complex networks based on relative entropy, Physica A, 491 (2017): 749-763 (Highly Cited Paper).

* Xinyang Deng, Qi Zhang, Yong Deng, et al. A novel framework of classical and quantum prisoner’s dilemma games on coupled networks[J]. Scientific reports, 2016, 6(1): 23024.

* Qi Zhang, Meizhu Li, Yong Deng, A new structure entropy of complex networks based on Tsallis nonextensive statistical mechanics. International Journal of Modern Physics C, 10 (2016) 1650118.

* Meizhu Li, Yong Hu, Zhang Q, Yong Deng. A novel distance function of D numbers and its application in product engineering[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2016, 47: 61-67.

* Meizhu Li, Qi Zhang, Yong Deng. A new probability transformation based on the ordered visibility graph[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2016, 31(1): 44-67.

* Meizhu Li, Yong Hu, Qi Zhang,Yong Deng, A novel distance function of D numbers and its application in product engineering, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 47 (2016):61-67.

* Qi Zhang, Chuanhai Luo, Meizhu Li, Yong Deng, Sankaran Mahadevan, Tsallis information dimension of complex networks, Physica A, 419 (2015): 707-717.

会议报告：

2025 复杂网络拓扑结构的信度重构研究，大会报告，全国复杂性科学年会，镇江，China，Nov,2025

2025 Local entropy and nonextensivity of networks ensemble，分会口头报告，第八届全国统计物理与复杂系统学术会议，宁波，China, Aug, 2025

2024 复杂系统中的系综等价性与渐进均分性关系研究，口头报告，全国复杂性科学年会，福州，China, Nov, 2024

2023 局域约束下的相变与系综不等价性，分会报告(无序系统与玻璃)，第七届全国统计物理与复杂系统学术会议，昆明，China, July, 2023

2023 复杂网络信源产生信息的压缩极限，分会报告(会场Ⅲ)，全国复杂性科学年会，昆明，China,July,2023

2022 局域约束下的系综不等价,邀请报告,中科院理论物理研究所, 北京, China, December, 2022

2022 局域约束下的系综不等价,Oral Presentation,中国物理学会2022秋季学术会议, 深圳, China, November, 2022

2022 复杂网络中的系综不等价,Oral Presentation,第六届中国系统科学大会, Shanghai,，China, November, 2022

2022 Ensemble nonequivalence and Bose-Einstein condensation in weighted networks,Oral Presentation, NetSci 2022, Shanghai, China, July, 2022

2022 复杂网络信源的信息压缩极限, 第十八届中国网络科学论坛，Oral Presentation,成都，中国，May，2022

2021 Breaking of ensemble equivalence in networks, Networks 2021, Oral Presentation, Online, July, 2021.

2020 Ensemble nonequivalence in system with local constraints, CCS2020, Oral Presentation, Online, Dec, 2020

2020 Weak and strong ensemble nonequivalence in systems with local constraints, Presentation, LCN2 Seminar, Leiden University, The Netherlands. Feb, 2020

2019 局域约束下的信息处理,含弘青年学者论坛, 西南大学, 重庆, 中国, Nov, 2019.

2018 Ensemble nonequivalence in complex network, Network Program Training Week 6,Doorn, The Netherlands. April, 2018

2017 Information theory and Ensemble nonequivalence, Network Program Training Week5, Asperen, The Netherlands. Oct, 2017

2015 基于相对熵方法的模型确认实验优化设计, 中国力学大会-2015(CCTAM2015),上海, 中国, Aug, 2015.

指导学生获奖：

2023 “华为杯”第二十届中国研究生数学建模竞赛，一等奖，数模之星，（丁凯星，刘文正，路航）

指导学生列表：

硕士

冯德月，全日制学硕，物理学，2022.09-2025.07，基于节点聚类的复杂网络结构特性分析。

张 彩，全日制学硕，物理学，2023.09-20，基于信度融合的复杂网络结构重构。

宪易书，全日制学硕，物理学，2024.09-至今，

徐 鑫，全日制学硕，物理学，2024.09-至今，

张钊波，全日制学硕，物理学，2025.09-至今，

本科

唐春昊，光电信息工程，2019级，“光传感器的信息融合”，（已毕业，升学至华东理工大学）

程新奥，光电信息工程，2020级，激光雷达的多源信息融合，（已毕业，升学至四川大学华西医学院）

王佳强，应用物理，2020级， 时序信息的复杂网络拓扑结构重构，（已毕业，升学至中山大学物理系）

张林霞，应用物理，2020级，无标度网络的结构特性分析, (已毕业)

黄晓菊，应用物理，2020级，“基于节点结构相似度的聚类方法”，（已毕业）

周铭昊，应用物理，2020级，“基于节点结构相似的分类研究”，（已毕业，发表SCI论文一篇，升学至南京大学物理系）

张钊波，应用物理，2021级，复杂网络结构特性分析方向，（已毕业，留校攻读硕士，已发表SCI论文一篇）

邓荣昊，应用物理，2021级，复杂网络结构特性分析方向，（已毕业，升学至苏州大学光电信息工程，已发表SCI论文一篇）

2017年-2021年 理论物理 理学博士，

学位论文题目 《Statistical physics and information theory for systems with local constraints》

2014年-2017年 计算机应用技术 工学硕士,

学位论文题目《基于熵的复杂网络结构特性研究》

2009年-2013年 自动化系 工学学士

教授研究生学位必修课：《矩阵理论》， 48学时。