张潘，研究员，博士生导师，国家杰出青年基金获得者

2004年 获兰州大学学士学位

2009年 获兰州大学理论物理博士学位

2009－2013年 在意大利Politecnico di Torino和法国巴黎E.S.P.C.I. 从事统计物理自旋玻璃理论的研究

2013－2015年 在美国Santa Fe Institute从事统计物理与统计推断的研究

2015－2018年 中国科学院理论物理研究所，副研究员

2019年－至今  中国科学院理论物理研究所，研究员

2023年8月起任中国科学院理论物理所第二研究室主任

主要研究领域：

从事统计物理，量子物理与机器学习交叉领域的研究。提出了量子机器学习模型"玻恩学习机"，结合了张量网络与生成学习；利用生成模型拓展了平均场方法，提出了求解统计物理问题的变分自回归神经网络(VAN)方法；提出“稀疏态”张量网络方法，解决了谷歌悬铃木(Sycamore)量子计算机的采样问题。入选“2022年中国智能计算科技创新人物” ，获得2022年度北京市自然科学奖二等奖、2023年度中国科学院优秀导师奖、2023年度中国科学院青年科学家奖，获得2023年国家杰出青年科学基金资助。自2023年起，担任《Physical Review Letters》编委。