基本信息：

陈向娜，女，汉族，1994年生，河南洛阳人，博士研究生/理学博士，讲师，研究方向为统计物理、复杂系统、机器学习。

教育经历：

2020.09-2024.06，华中师范大学，理论物理，博士

2017.09-2020.06华中师范大学，粒子物理与原子核物理，硕士

2013.09-2017.07洛阳师范学院，物理学专业，学士

代表性论文、著作：

(1). Xiangna Chen, Feiyi Liu*, Shiyang Chen, Jianmin Shen, Weibing Deng, Gabor Papp, Wei Li and Chunbin Yang. Study of phase transition of Potts model with Domain Adversarial Neural Network. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 617 (2023): 128666.

(2). Xiangna Chen, Feiyi Liu*, Weibing Deng, Shiyang Chen, Jianmin Shen, Gabor Papp, Wei Li and Chunbin Yang. Applications of Domain Adversarial Neural Network in phase transition of 3D Potts model. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications（2024): 129533.

(3). Jianmin Shen, Feiyi Liu*, Shiyang Chen, Dian Xu, Xiangna Chen, Shengfeng Deng, Wei Li, Gábor Papp, and Chunbin Yang. Transfer learning of phase transitions in percolation and directed percolation. Physical Review E 105.6 (2022): 064139.

(4).杨寓翔，李炜，申建民，王艳阳，庹奎，徐点，陈向娜，马飞.机器学习在相变中的应用.中国科学SSPMA,第53卷第9期：290011（2023）

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