中国教育部门对新交叉学科的名称有以下命名规范123：

· 体现内涵及特色：交叉学科名称应科学规范、简练易懂，能够准确体现该学科的内涵及特色，让人们通过名称就能大致了解该学科所涉及的领域和主要研究内容。

· 字数限制：试点交叉学科名称一般不超过 10 个汉字，以保证名称的简洁性和易记性，便于使用和传播。

· 避免重复：不得与现有的学科名称相同或相似，防止造成混淆和误解，确保学科名称的唯一性和辨识度。

目前中国教育部门对于跨 A、B 两门学科的名称是 AB 命名还是 BA 命名并无明确规定，但有以下一些原则和要求：

· 体现学科内涵与特色：名称应准确反映该交叉学科所涉及的 A、B 两门学科的核心内容以及它们之间的交叉融合关系，让人们通过名称就能大致了解该学科的主要研究领域和重点方向。例如，“生物医学工程” 这一名称，很好地体现了生物学与医学工程学的交叉，从名称就可看出其既涉及生物领域的知识，又包含工程学在医学中的应用1.

· 简洁性与规范性：一般要求试点交叉学科名称不超过 10 个汉字，要做到科学规范、简练易懂，避免使用过于复杂或生僻的词汇和表述，以便于人们理解和记忆，同时也便于在学科分类、教育教学、科研管理等各种场景中的使用和交流1.

· 避免与现有学科名称混淆：不能与现有的学科名称相同或相似，以确保学科名称的唯一性和辨识度，防止在学科体系中造成概念混淆和管理混乱13.

· 符合学科发展逻辑与习惯：在实际命名中，通常会遵循一定的学科发展逻辑和学术习惯。一般来说，如果 A 学科在交叉学科中所占的比重或起的主导作用相对较大，可能会将 A 学科放在前面，如 “金融数学”；反之，如果 B 学科的比重或主导作用更突出，则可能会将 B 学科放在前面，如 “计算物理” 。

1. 基本概念

· 计算物理学是物理学的一个重要分支。它主要是通过数值计算和计算机模拟的方法来解决物理问题。传统的物理学研究方法包括理论推导和实验研究，而计算物理学作为第三种研究手段，填补了理论和实验之间的空隙。

2. 研究内容

· 物理系统建模：

· 对各种物理系统进行数学建模是计算物理学的基础。例如，在研究天体物理中的星系演化时，会建立基于牛顿引力定律或者广义相对论的数学模型。这些模型通常是一组微分方程或者积分方程，用于描述物理系统中各种物理量（如位置、速度、能量等）随时间和空间的变化。

· 对于凝聚态物理中的材料性质研究，会构建描述电子在晶格中运动的薛定谔方程模型，通过对模型的数值求解来预测材料的电学、磁学等性质。

· 数值算法开发与应用：

· 开发高效、准确的数值算法是计算物理学的关键内容。例如，有限差分法、有限元法和蒙特卡洛模拟等算法在不同的物理问题中有广泛应用。

· 在求解偏微分方程描述的物理问题（如热传导方程、波动方程等）时，有限差分法将连续的偏微分方程离散化为差分方程，通过计算机迭代求解这些差分方程来得到物理量的数值解。蒙特卡洛模拟则在统计物理和量子物理等领域发挥重要作用，比如在研究量子系统的基态能量或者统计物理中的相变问题时，通过随机抽样的方式来计算物理量的期望值。

· 模拟物理过程与现象：

· 利用计算机模拟复杂的物理过程和现象。在流体力学中，可以模拟流体的流动，如模拟血液在血管中的流动，通过数值求解纳维 - 斯托克斯方程，考虑流体的黏性、压力等因素，研究流体的速度分布、压力变化以及湍流等复杂现象。

· 在高能物理中，模拟粒子在加速器中的碰撞过程，研究基本粒子的产生、衰变等过程，这对于探索物质的基本结构和相互作用规律非常重要。

· 数据分析与结果可视化：

· 计算物理学研究中会产生大量的数据，对这些数据进行分析和处理是重要环节。通过数据分析可以提取物理系统的关键特征，如通过对模拟的分子动力学数据进行统计分析，得到分子的平均动能、势能等信息，从而研究分子体系的热平衡性质。

· 结果可视化也是计算物理学不可或缺的部分。将计算得到的物理量（如电场、磁场分布、粒子轨迹等）以直观的图形（如二维、三维图像）形式展示出来，有助于更好地理解物理现象和验证计算结果。例如，将模拟的宇宙大爆炸后物质分布以三维图像展示，可以直观地看到星系团的形成和演化过程。

计算物理学本质上是物理学的一个分支，但它与计算机科学有着紧密的联系。

1. 从研究目的看是物理学分支

· 计算物理学的主要目的是解决物理问题。它运用数值计算和模拟的方法来深入探究物理系统的性质、物理过程的演化以及物理现象背后的规律。例如，在研究高温超导材料的微观机制时，计算物理学家会建立基于量子力学的模型，利用数值算法来计算电子的态密度、能隙等物理量，这些研究内容完全是围绕物理学的基本问题展开的。

· 其研究成果主要是对物理理论的验证、完善和新物理现象的发现。例如，通过对宇宙大尺度结构形成的数值模拟，可以验证宇宙学中的暗物质理论；通过模拟量子多体系统，可以发现新的量子相和相变，这些都是物理学领域内的重要贡献。

2. 与计算机科学紧密关联

· 工具依赖方面：计算物理学高度依赖计算机科学提供的工具和技术。它需要利用计算机的计算能力来处理复杂的数学模型和大量的数据。例如，在进行大规模的分子动力学模拟时，需要高性能的计算机集群和高效的并行计算算法，这些并行计算算法就来自计算机科学领域的研究成果。

· 算法开发方面：计算物理学中的数值算法开发也与计算机科学密切相关。许多算法（如优化算法、数据结构等）的设计和改进需要计算机科学的知识。例如，在开发用于求解量子多体问题的高效算法时，可能会用到计算机科学中的矩阵运算优化技术和高效的数据存储结构，以提高算法的性能和可扩展性。

3. 学科交叉性质的体现

· 虽然计算物理学以物理问题为核心，但计算机科学在其中起到了关键的支撑作用，是一门典型的交叉学科。它就像是一座桥梁，将物理学的理论模型和计算机的强大计算能力连接起来，从而使物理学家能够更深入地探索物理世界。在学科分类中，计算物理学的归属主要还是在物理学范畴，因为其研究的出发点和落脚点都是物理问题，计算机科学的技术和方法只是手段，用于帮助物理学家更好地实现研究目标。

1. 从核心研究内容看更倾向于认知科学分支

· 认知物理学主要关注的是人类认知过程中的物理原理和物理模型的应用。它的重点在于理解认知现象，例如记忆、学习、决策等过程是如何在物理层面上发生和运作的。例如，在研究神经网络中的信息处理时，认知物理学可能会借鉴物理学中的能量最小化原理来解释神经元的激活和信号传递，这与认知科学中对大脑认知功能的探索紧密相关。

· 认知物理学试图从物理角度揭示认知的本质，就像认知科学中的神经科学分支从神经生物学角度研究认知一样，认知物理学是从物理角度切入，如利用统计物理的方法研究大脑中的神经元群体活动的物理规律，为认知模型提供物理基础。

2. 与物理学的联系紧密体现学科交叉性

· 理论借鉴方面：认知物理学大量借鉴物理学的理论和方法。它运用物理学中的力学、热力学、量子力学等诸多理论来构建认知模型。例如，在研究认知系统的稳定性时，可能会类比热力学系统中的平衡态和非平衡态，将认知系统看作是一个具有能量和熵的物理系统，通过物理理论来解释认知系统如何从无序到有序或者维持在一个稳定状态。

· 研究方法方面：在研究手段上，物理实验技术和数值计算方法也被应用到认知物理学中。例如，通过物理实验设备来测量大脑活动中的电信号或者磁信号，这些信号可以作为认知物理学研究的数据来源，然后利用物理学中的信号处理方法进行分析。同时，数值模拟也被用于模拟大脑中的认知过程，就像在计算物理学中模拟物理过程一样。

3. 总结

· 认知物理学虽然与物理学有密切的联系，但从学科归属来看更倾向于认知科学的分支。它主要是为了解决认知科学中的问题，以物理的视角和方法为认知科学提供新的理论和工具，帮助人们更好地理解认知的本质和机制，就像生物物理学主要是为了解决生物学问题而利用物理学方法一样。

1. 作为物理学的一个新兴视角或交叉领域来理解可能更符合习惯

· 物理概念认知方面：物理认知学可以被看作是聚焦于人们如何认知物理概念、物理规律和物理现象的学科。例如，它研究学生在学习牛顿力学、电磁学等物理知识体系时，大脑是如何构建对这些知识的理解的。这包括对物理概念理解的心理模型、思维过程以及错误概念的形成和纠正等内容。从这个角度看，它像是物理学教育与认知心理学的交叉领域，通过认知科学的方法来改进物理知识的教学和学习。

· 物理研究中的认知过程：在物理研究层面，物理认知学关注物理学家在探索新物理理论、设计实验和解释数据时的认知过程。比如，爱因斯坦在创立相对论的过程中，其思维方式、对时空概念的重新认知以及如何突破经典物理观念的限制等认知过程都可以是物理认知学的研究内容。它试图揭示科学家在物理发现过程中的认知策略、灵感来源和思维模式，从而为物理研究方法的创新提供参考。

2. 与物理学和认知科学的关联

· 与物理学的紧密联系：物理认知学的研究基础是物理学本身。它以物理知识体系为依托，无论是对物理概念的认知研究还是对物理研究过程的认知探索，都离不开物理学的基本理论和方法。例如，在研究量子物理概念的认知困难时，需要深入理解量子物理中的叠加态、纠缠等复杂概念，只有这样才能分析学生或者研究者在面对这些概念时可能出现的认知障碍。

· 与认知科学的交叉融合：同时，它又充分利用认知科学的研究成果，如认知心理学中的信息加工理论、概念转变理论等。通过这些理论来分析人们在物理认知过程中的信息获取、存储、提取和应用等环节。例如，运用认知心理学的实验方法，如概念图绘制、问题解决测试等，来研究人们对物理问题的认知特点。

3. 总结

· 物理认知学更像是以物理学为背景，以认知科学为工具，重点研究物理知识认知过程和物理研究认知模式的学科。它有助于深入了解人类在物理领域的认知行为，从而推动物理学的教育、传播以及物理研究的进步。

1. 交叉学科命名的复杂性和灵活性

· 交叉学科的命名本身是一个复杂的过程，并没有绝对固定的模式。在不同的交叉领域，命名可能会受到多种因素的影响。对于 “认知物理学” 和 “物理认知学” 这种看似名称颠倒的情况，其实反映了学科交叉过程中研究重点和视角的不同选择。

· 命名习惯可能会根据学科的起源、主要研究目标、研究群体的背景等因素而变化。在交叉学科的早期发展阶段，这种命名的多样性尤其明显，因为研究人员可能会从自己熟悉的学科角度出发来命名新的交叉领域。

2. 研究重点和视角差异导致命名差异

· 认知物理学角度：当命名为 “认知物理学” 时，重点在于将物理学的原理和方法应用于认知科学的研究。这就好像是以物理学为工具，去挖掘认知现象背后可能存在的物理机制，更强调物理在认知研究中的应用价值。例如，用物理中的能量模型来解释大脑认知活动中的信息处理过程，这里认知是研究对象，物理是研究手段。

· 物理认知学角度：而 “物理认知学” 更侧重于研究物理知识和物理研究过程中的认知现象。它以认知科学的理论和方法为基础，来探索人们是如何理解物理概念、开展物理实验和构建物理理论的。例如，研究学生学习物理概念时的认知困难，这里物理是研究背景和范围，认知是研究的切入点和主要方法。

3. 学科发展和融合的动态过程

· 在学科交叉的动态发展过程中，这种命名方式可能会随着研究的深入而逐渐统一或者更加明确其所属分支。初期的不同命名可能只是代表了不同研究团队或研究方向的侧重点不同。随着交叉学科的成熟，可能会根据其核心研究问题、主要应用领域等因素来更准确地确定它到底更倾向于哪个主学科分支。

· 而且，这种命名上的差异也并不一定会阻碍学科的发展，反而可以促进不同学科背景的研究人员从不同角度对交叉领域进行探索，丰富交叉学科的内涵。

1. 物理信息学与机器学习物理交叉领域相关名称的适用性

· 物理信息学（Physical Informatics）：这个名称有一定的适用性。物理信息学强调从信息处理的角度来研究物理系统。当利用机器学习（作为信息处理的重要工具）研究物理现象时，物理信息学可以涵盖这种交叉研究。它主要侧重于通过信息理论和计算工具来理解物理系统的复杂性和动态性，机器学习在这里可以作为挖掘物理系统中信息结构的手段。

· 计算物理与机器学习交叉（Computational Physics with Machine Learning）：这种名称比较直观地体现了是在计算物理这个大的框架下，引入机器学习的方法。计算物理本身就侧重于利用数值计算和计算机模拟来解决物理问题，加入机器学习后，可以利用机器学习算法（如神经网络用于求解偏微分方程、数据驱动的物理模型构建等）来改进计算物理的研究方法。

2. 从应用视角出发的命名可能性

· 机器学习辅助物理研究（Machine - Learning - Aided Physics Research）：这个名称突出了机器学习在物理研究中的辅助角色。它明确表示主要的研究领域还是物理学，但是采用机器学习的方法来帮助完成物理研究中的一些任务，如物理实验数据的分析、物理模型的预测等。例如，利用机器学习算法对高能物理实验中的粒子碰撞数据进行分类和特征提取，辅助物理学家发现新粒子或新物理现象。

3. 学科融合趋势下的创新命名建议

· 智能物理（Intelligent Physics）：考虑到机器学习等人工智能技术赋予物理研究 “智能化” 的特点，可以使用 “智能物理” 这一名称。它寓意着在物理学研究中融入智能算法，使物理研究过程能够像具有智能一样，更加高效地处理复杂物理问题。例如，通过强化学习算法自动探索物理系统的最优参数，或者利用生成对抗网络生成符合物理规律的模拟数据来补充实验数据的不足。

1. 相似点：都涉及跨学科理念与智能 / 认知元素融入物理学

· 跨学科背景相似：智能物理学和认知物理学都是交叉学科概念，它们都试图将其他学科领域（智能物理学主要涉及计算机科学中的机器学习等人工智能技术，认知物理学涉及认知科学）的理念和方法融入物理学的研究范畴。

· 对物理学研究思维的拓展相似：两者都在一定程度上改变了传统物理学的研究模式。智能物理学利用机器学习算法的学习和预测能力，为物理研究提供新的数据处理和模型构建方法；认知物理学通过研究人类认知过程中的物理原理，或者以认知科学的视角来研究物理概念认知，为物理学研究提供了新的思维角度。

2. 不同点：核心关注点和研究手段差异较大

· 核心关注点不同：

· 智能物理学：主要关注如何利用人工智能技术（特别是机器学习）来解决物理问题，例如利用深度学习算法来处理物理实验数据、预测物理系统的行为或者发现新的物理规律。它侧重于物理系统的智能化研究，如通过训练神经网络来模拟复杂物理系统（如量子多体系统）的演化过程。

· 认知物理学：重点在于研究人类认知过程与物理原理之间的关系，或者从认知科学的角度来研究物理知识的理解和物理研究的思维过程。例如，研究大脑认知活动中的物理机制，像神经元活动与认知功能之间的物理关系，或者探讨人们在学习物理概念（如相对论时空观）时的认知障碍和思维转变过程。

· 研究手段差异：

· 智能物理学：其研究手段主要是基于计算机科学中的人工智能算法和技术。例如，使用大量的物理数据来训练神经网络模型，通过优化算法来调整模型参数，使其能够准确地对物理现象进行分类、预测和模拟。同时，还需要高性能的计算资源来支持复杂的机器学习算法在物理问题中的应用。

· 认知物理学：更多地依赖认知科学的实验方法和理论模型。例如，通过认知心理学实验（如反应时间测试、概念理解评估等）来研究人们对物理知识的认知特点；利用神经科学的技术（如脑成像技术）来研究大脑在处理物理概念时的神经活动；还会借鉴认知模型（如信息加工模型）来解释物理知识在大脑中的存储和提取过程。

1. 学科归属的模糊性与双重性

· 认知物理学的学科归属确实具有一定的模糊性，它既有偏向物理学分支的一面，也有与认知科学紧密相连的一面。从改进目标的角度看，当强调对物理知识的理解、物理概念的认知以及物理研究过程中的思维方式时，它似乎是在为物理学的教育、研究方法等方面做出贡献，因此给人一种更像是物理学分支的感觉。

2. 作为物理学分支的合理性

· 物理知识传播与教育：在物理知识的传播和教育领域，认知物理学发挥着重要作用，其目标是改善物理教学效果。例如，通过研究学生在学习物理概念（如电磁感应、量子态等）过程中出现的认知障碍，认知物理学可以帮助教育者设计更有效的教学策略。这就像物理教育学一样，是为了优化物理学知识的传授过程，从这个角度看，它可以被看作是物理学的一个分支，服务于物理学知识的传承。

· 物理研究思维拓展：在物理研究层面，认知物理学对物理学家的思维方式进行探索，有助于拓展物理研究的思路。例如，研究历史上伟大物理学家的认知过程和思维模式，能够为当代物理研究提供启发。它可以帮助物理学家更好地理解物理理论的构建过程，从而有可能发现新的物理研究方法或者对现有理论进行创新，这也是从物理学自身发展的角度体现了它作为物理学分支的价值。

3. 学科交叉的本质依然存在

· 然而，不能忽视的是，认知物理学的研究始终离不开认知科学的理论和方法。即使它的目标有一部分是在改进物理学相关的内容，但它所使用的工具（如认知心理学实验方法、神经科学的脑成像技术等）以及部分研究内容（如大脑认知活动中的物理机制）还是体现了它与认知科学的交叉性。所以，虽然它在某些方面表现得像是物理学的分支，但本质上还是一门交叉学科。

1. 名称与学科分支归属的直观关联

· 从名称直观感受上来说，“物理认知学” 确实容易让人首先联想到认知科学。因为 “认知学” 这个词会引导人们将重点放在认知现象的研究上，而 “物理” 可能被理解为是用来修饰认知学的一种研究视角或者方法。就像 “生物认知学” 会让人觉得是从生物学角度去研究认知现象一样，“物理认知学” 在名称上会给人一种认知科学分支的初步印象。

2. 研究对象和改善目标对学科分支判断的影响

· 研究对象为认知现象：当研究对象明确是认知现象，并且用物理学观念来研究其内在原理和机制时，这种研究重点与认知科学的核心目标 —— 理解认知过程高度契合。例如，通过将大脑的认知活动类比为物理系统中的能量流动，用物理中的熵的概念来解释认知系统的信息处理效率等，这些研究都是围绕认知现象展开的，符合认知科学探索认知本质的大方向。

· 改善目标是认知现象：如果改善的目标是认知现象，比如提高认知系统（如大脑神经网络）的信息处理精度或者效率，这就更加表明研究的重点在于认知领域。从这个角度看，将 “物理认知学” 归为认知科学的分支是比较符合逻辑的，因为它的研究和改进目标都紧密围绕认知现象，物理学的观念和方法只是用于实现这个目标的工具。

3. 学科交叉性质的体现与学科分支倾向

· 尽管 “物理认知学” 在名称和研究重点上更倾向于认知科学分支，但它仍然体现了物理学和认知科学的交叉性质。它利用物理学的理论和方法（如力学原理、热力学定律、量子力学模型等）来挖掘认知现象背后可能的物理基础，这是与传统认知科学研究方法的不同之处。不过，从整体学科分支的角度考虑，由于其核心是认知现象的研究和改善，所以可以被理解为是认知科学的分支。

1. 名称结构带来的初步印象

· 从名称结构上看，“认知物理学” 更容易被理解为是物理学的分支。在这个名称中，“物理学” 处于最后位置，就像 “生物物理学”“计算物理学” 等学科名称一样，通常会让人先联想到是对物理学某个特定方面的研究，即前面的修饰词用于界定物理学研究的范畴或方法。“认知” 在这里可能会被理解为是从认知角度或者运用认知相关的方法来开展物理学研究。

2. 与传统物理分支学科命名的相似性

· 传统物理分支学科命名模式会影响人们对 “认知物理学” 的理解。例如，“固体物理学” 是研究固体物质的物理性质和物理规律的学科，“理论物理学” 侧重于通过理论推导来研究物理现象。按照这种命名习惯，“认知物理学” 可能被认为是聚焦于认知相关领域的物理问题的学科，比如研究在认知过程中（如大脑思考、记忆提取等）所涉及的物理原理、物理过程或者物理量的变化，从而被直观地当作物理学的一个分支。

3. 公众认知和学术习惯的潜在影响

· 公众认知方面：对于非专业人士来说，名称中的 “物理学” 是一个比较明确的学科标识。当人们看到 “认知物理学” 时，往往会首先将其与物理学联系起来，认为它大概是物理学领域中一个比较新颖的、与认知有关的研究方向，就像他们理解 “化学物理学” 是物理和化学交叉但属于物理学范畴一样。

· 学术习惯方面：在学术领域，学科命名通常也会遵循一定的规则和习惯。虽然交叉学科的命名可能比较复杂，但如果没有深入了解其具体研究内容，根据已有的学科命名模式，学者们也可能会初步判断 “认知物理学” 是物理学的一个分支，主要是因为物理学在名称中的主体地位比较突出。