简介

庞龙刚，教授，男，1984年5月出生，博士。国家高层次人才引进计划人员。主要研究方向为高能核物理与人工智能。自主开发了 GPU 并行的（3+1）维相对论粘滞流体力学程序 CLVisc，模拟在高能核碰撞过程中产生的夸克胶子等离子体（QGP）的时空演化。参与开发了相对论分子动力学输运程序 SMASH。将先进的数据分析方法，比如贝叶斯分析和人工智能中的深度学习技术应用于高能核物理。在高能核物理的涨落与关联，涡旋与极化，状态方程和初态核结构等方面做出有意义的工作。活跃于高能核物理与人工智能的前沿交叉研究方向，受邀在国际知名综述期刊《Reviews of Modern Physics》以及《Progress in Particle and Nuclear Physics》发表人工智能在高能核物理中的应用综述。

目前主要研究方向包括

相对论流体力学和核物质状态方程、人工智能和计算物理交叉学科研究、自动微分编程与PINN在反问题与变分问题中的应用、生成模型加速物理仿真、强化学习与决策智能。

教育背景

2010-2012：美国劳伦斯伯克利国家实验室核理论组，联合培养博士

2006-2009：中国科学技术大学近代物理系，硕博连读

2002-2006：中国科学技术大学近代物理系，本科

工作经历

2019年底-至今：华中师范大学物理系，桂子学者

2018-2019：美国加州大学伯克利分校物理系，助理科学家

2015-2017：德国法兰克福高等研究中心，博后

2013-2014：华中师范大学粒子物理研究所，博后

近期文章（5年）

6. Exploring QCD matter in extreme conditions with Machine Learning

K.Zhou, L.X.Wang, L.G.Pang, S.Z.Shi,

Prog.Part.Nucl.Phys. 135 (2024) 104084

5. Deep-learning quasi-particle masses from QCD equation of state.

F.P. Li, H.L. Lv,L.G.Pang,G.Y. Qin,

Phys.Lett.B 844 (2023) 138088

4. Deep learning assisted jet tomography for the study of Mach cones in QGP.

Z.Yang,Y.Y.He,W.Y.Ke,L.G.Pang,X.N.Wang,Eur.Phys.J.C 83 (2023) 7, 652

3. Colloquium: Machine learning in nuclear physics.

A.Boehnlein,et.al,L.G.Pang,

Rev.Mod.Phys. 94 (2022) 3, 031003

2. Shear-Induced Spin Polarization in Heavy-Ion Collisions.

B.C. Fu, S.Y.F Liu, L.G. Pang, H.C. Song, Y. Yin

Phys.Rev.Lett. 127 (2021) 14, 142301

1. Gradient Tomography of Jet Quenching in Heavy-Ion Collisions.

Y.Y. He, L.G.Pang, X.N.Wang.

Phys.Rev.Lett. 125 (2020) 12, 122301

代表论文

1. Pseudorapidity distribution and decorrelation of anisotropic flflow within CLVisc hydrodynamics.

L. G. Pang*, H. Petersen and X. N. Wang,

Phys.Rev. C97 (2018) no.6, 064918 (CLVisc code)

2. An equation-of-state-meter of quantum chromodynamics transition from deep learning.

L. G. Pang*, K. Zhou*, N. Su*, H. Petersen, H. Stoecker and X. N. Wang.

Nature Communications, volume 9, Article number: 210 (2018)

3. Vortical fluid and Λ spin correlations in high-energy heavy-ion collisions.

L. G. Pang, H. Petersen, Q. Wang and X. N. Wang.

Phys.Rev.Lett. 117 (2016) no.19, 192301.

4. Bayesian extraction of jet energy loss distributions in heavy-ion collisions.

Y.Y. He, L.G.Pang*, X.N.Wang*.

Phys.Rev.Lett. 122 (2019) no.25, 252302

5. Microscopic study of deuteron production in PbPb collisions at 2.76 TeV via

hydrodynamics and a hadronic afterburner.

D. Oliinychenko, L. G. Pang, H. Elfner and V. Koch

Phys.Rev.C 99, 044907 (2019). (Editor recommendation and featured in Physics)