統計物理學是研究大量相互作用物體的行為的物理學領域。傳統上，這些對象是原子、分子、磁自旋或液體體積，但近幾十年來，統計物理學家一直在研究許多其他類型的相互作用 "對象 "群，如生態系統中的物種、金融市場中的交易者、心臟和神經組織中的化學物質、神經回路中的電活動以及沙堆中的沙粒。統計物理學家利用各種數學技術，試圖描述、理解和預測集合的宏觀行為(如物質相、傳輸或結構特性、空間或時間模式等)，而無需詳細了解每個物體的行為。對于處于平衡狀態或接近平衡狀態的集合體來說，大部分行為都已被很好地理解;然而，對于遠離平衡狀態的粒子集合體(例如，當能量的輸入和輸出在每個時刻都不平衡時)來說，支配這些行為的基本規則仍在探索之中。

在喬治城，正在利用實驗、計算和理論研究各種經典和量子系統。我們的大部分工作都涉及試圖理解遠離平衡或受到強加的無序狀態的情況。我們的研究對象非常廣泛，包括原子、磁自旋、生物聚合物、生物細胞、顆粒材料、膠體、流體以及神經回路中的電活動。

Emanuela Del Gado - 統計力學和計算物理學;無定形固體、凝膠和玻璃的結構、協同動力學和非線性力學;水泥凝膠的納米級結構和力學;納米顆粒和纖維在液體界面的自組裝;生物仿生涂層和組織力學。

Rhonda Dzakpasu - 體外神經系統的時空模式形成、細胞外多電極陣列記錄、神經網絡中相干活動的計算建模、非線性數據分析方法的開發

David Egolf - 非平衡動態系統的統計物理學，包括流體、顆粒介質、心臟和神經組織以及生物聚合物網絡;QCD 的有效理論。

Jim Freericks - 強相關電子(電荷和熱傳輸以及非平衡效應)、多層納米結構中的傳輸、共振非彈性 X 射線散射、光學晶格中的超冷原子(尤其是混合物、雙極分子和哈伯德模型)、本科生對量子力學的理解、學生對本專業的滿意度。

Peter Olmsted - 軟物質物理學和生物物理學：非平衡物理學、相變和(納米)力學;理論和計算機模擬;剪切帶和微流體、聚合物、彈性體、表面活性劑、膠體、液晶;蛋白質、馬達和脂質雙層膜動力學和力學。

物理學中統計描述的必要性

物理學中使用的統計學提供了宏觀與微觀之間的概念聯系。

麥克斯韋-玻爾茲曼統計用于描述不同能級的粒子分布與溫度的函數關系。這種統計方法可用于深入了解擴散等各種過程。

用統計方法來研究熱力學可以加深對不同概念的理解。例如，溫度可以很容易地從統計學角度理解為塊狀材料中原子的平均動能。

事實證明，應用統計學來描述布朗運動等過程，對于推導量子物理學的路徑積分公式非常有用。

統計學的研究為檢驗假設和估計總體數據的區間提供了一套實用工具。它構成了正確設計實驗、解釋數據和關聯信息的基礎，最終支撐著現代科學知識的發展。

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