张春健

教育与工作经历：

2024.05-至今，  复旦大学现代物理研究所，青年研究员

2020.01-2024.04，纽约州立大学石溪分校，博士后

2023.03-2023.06，麦吉尔大学，访问学者

2017.12-2019.11，纽约州立大学石溪分校，访问学者

2013.09-2019.12，中国科学院上海应用物理研究所，博士

研究方向与主要成果：

长期从事高能核物理实验研究，主要参与美国布鲁克海文国家实验室相对论重离子对撞机（BNL-RHIC）和欧洲核子中心大型强子对撞机（CERN-LHC）的国际合作。研究重点涵盖跨能量尺度原子核奇特结构、夸克胶子等离子体及强相互作用物质性质，并在理论唯象模型与机器学习方向开展相关工作。

已发表SCI论文36篇，包括Phys. Rev. Lett.（2021、2022、2023（2篇））、Nature（2024）、Rep. Prog. Phys.（2025）。研究成果被Nature“新闻与观点（News&Views）”、“新闻（News）”和“播客（Podcast）”专栏亮点报道，并入选《国家自然科学资助项目优秀成果选编（八）》、《国家自然科学基金委2024年度报告》、复旦大学“十大科技进展”（2024）、美国能源部核物理“科技亮点”（2025）。在国内外重要会议作特邀报告37次，入选2025 ScholarGPS“近五年影响力学者”。

入选国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外）（2025）、上海市白玉兰人才计划青年人才（海外）（2024）。

主持国家科技部重点研发计划青年科学家项目（2024）、上海市白玉兰人才计划浦江项目（2024），获美国RHIC&AGS杰出贡献奖（2025）。

代表性学术论文：

[1] Imaging shapes of atomic nuclei in high-energy nuclear collisions, STAR Collaboration, Nature 635, 67-72 (2024)

[2] Imaging nuclear shape through anisotropic and radial flow in high-energy heavy-ion collisions, STAR Collaboration, Rep. Prog. Phys. 88, 108601 (2025)

[3] Measurements of the elliptic and triangular azimuthal anisotropies in central ³He+Au, d+Au and p+Au collisions at 200 GeV, STAR Collaboration, Phys. Rev. Lett. 130, 242301 (2023)

[4] Evidence of quadrupole and octupole deformations in Zr+Zr and Ru+Ru collisions at ultrarelativistic energies, C. Zhang, J. Jia, Phys. Rev. Lett. 128, 022301 (2022)

[5] Impact of nuclear deformation on relativistic heavy-ion collisions: assessing consistency in nuclear physics across energy scales, G. Giacalone, J. Jia, C. Zhang, Phys. Rev. Lett. 127, 242301 (2021)

[6] Separating the impact of nuclear skin and nuclear deformation on elliptic flow and its fluctuations in high-energy isobar collisions, J. Jia, G. Giacalone, C. Zhang, Phys. Rev. Lett. 131, 022301 (2023)

[7] Ab-initio nucleon-nucleon correlations and their impact on high energy O+O collisions, C. Zhang, J. Chen, G. Giacalone, S. Huang, J. Jia, Y.-G. Ma, Phys. Lett. B 862, 139322 (2025)

[8] Validation and extrapolation of atomic mass with physics-informed fully connected neural network, Y. Huang, J. Chen, J. Jia, L. Liu, Y.-G. Ma, C. Zhang, Phys. Rev. C 111, 034329 (2025)

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