简介：统计物理与复杂系统，主要致力于运用物理、数学、计算机科学的相关理论和方法，研究物理、生物、社会、技术及其它复杂系统的普适规律和共同机制。

成员：邓为炳、池丽平、李炜。

统计物理与复杂系统研究是一个多学科交叉的学科方向，运用统计物理学的理论和方法，融合数学、计算机科学等多领域的知识，旨在揭示复杂系统背后的普适规律和主要机制。本方向涵盖了自组织临界性（Self-organized criticality）、复杂网络（Complex networks）、复杂金融系统（Econophysics）、人类动力学（Human dynamics）、以及机器学习在平衡与非平衡相变中的应用（Machine learning of phase transitions）等多个研究领域的热点问题，研究结果不仅为解决实际问题提供了相关科学依据，也为理解复杂系统的物理规律提供了有力工具。

本方向的重要研究成果包括：国际上较早用实证的方法观察到航空网权重分布的无标度特性，为随后权重网络的理论研究提供了重要的证据；研究了人类体育排名系统的标度律，发现赢者全赢的机制能够呈现普适的幂次定律，并且符合人类社会财富或人口分布的Pareto定律。研究成果被Nature、IOP（英国皇家物理学会）、美国麻省理工学院Technology Review和Science Daily作为近期科学研究亮点重点评价。