传统凝聚态理论的核心是研究量子材料，尤其是有强相互作用的电子系统。这一方面的典型系统包括非常规超导体材料、量子磁性材料、以及量子霍尔效应等拓扑材料。近年来，量子力学和计算机科学的结合进一步推动了凝聚态理论的发展，出现了一系列新的研究方向，包括量子模拟、量子测量、量子信息处理和量子热力学等。这些研究方向关注量子关联、量子涨落、量子相干和量子纠缠，将凝聚态物理关注的问题从相互作用量子系统的物相引向这些系统的非平衡量子动力学。此外，凝聚态理论对与量子计算机的研发关联密切，基于超导、拓扑等固态材料的量子计算实现方案需要凝聚态理论帮助解决其中遇到的基础性问题。 

凝聚态物理学和计算机科学的另一个激动人心的结合是机器学习方法在量子多体系统中的应用。以人工神经网络为主的机器学习方法为严格对角化、蒙特卡罗模拟、张量网络等凝聚态理论计算方法提供了崭新的思路，特别是用以分析计算和模拟中产生的大数据。理解深度学习和重正化群以及张量网络之间的关系，研讨信息和智能等的基础概念，探索量子退火机等量子硬件在机器学习等问题上的量子优势等问题为凝聚态理论发展带来了新的机遇。 

浙江近代物理中心凝聚态理论组目前有10位成员，包括李有泉、赵学安、万歆、陈启瑾、吕丽花、Gentaro Watanabe、Lih-King Lim（林励庆）、刘钊、Stefan Kirchner和汪玲。凝聚态理论组的研究以强关联量子材料为核心，聚焦于凝聚态物理系统中丰富多彩的衍生现象，紧扣当代凝聚态物理学发展前沿，注重与其它领域的交叉融合。具体的研究方向包含非常规超导体、介观和纳米尺度物理、量子磁性材料、量子霍尔效应、拓扑物态、冷原子物理、以及这些系统的非平衡动力学等。在研究方法上，凝聚态理论组采用解析手段与严格对角化、蒙特卡罗模拟、张量网络等凝聚态理论计算方法相结合，并从量子计算、量子信息、机器学习等计算机科学中获取新的思路。将来，凝聚态理论组将围绕现有的凝聚态和冷原子理论的优势，结合国家量子调控、量子信息、量子计算和人工智能技术的发展需要，开辟新的研究方向，建设国际化的研究团队。

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