Theoretical study on spin current control of cold atoms
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18K03493
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 13020:Semiconductors, optical properties of condensed matter and atomic physics-related
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
Mori Hiroyuki 東京都立大学, 理学研究科, 教授 (60220018)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2020: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 冷却原子 / 混合系 / ボーズ・フェルミ混合系 / スピン流 / 深層学習 / 機械学習 / 量子モンテカルロシミュレーション / 量子力学的粒子 / 相転移 / ニューラルネットワーク / 冷却原子気体 / ボーズ原子 / フェルミ原子 / スピン軌道相互作用 / ボルツマンマシン / 非対角閉じ込め / 混合原子系 / ボーズフェルミ混合系 |
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| Outline of Final Research Achievements |
When only the Bose atoms in a Bose-Fermi mixture system have spin-orbit interactions, the spins of the Bose atoms form a spiral structure. Since the spin current of Fermi atoms was expected to be generated against the background of this spin structure, an analysis of the spin current using the nonequilibrium Green's function revealed that the spin current of Fermi atoms has a peak structure when the wavenumber of the laser applied to the system to create an artificial SOC is changed. Furthermore, we explored analysis methods by machine learning and proposed several novel methods for spin systems as a test case, which led us to a new path for mixed systems.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
スピントロニクスに代表されるような、スピン流に着目した研究が固体物理では盛んであるが、同様の視点を冷却原子系に持ち込むことで、新たな分野開拓につながると考える。
また、その過程で生じた相図特定の困難な点については、機械学習・深層学習を応用するというこれまでにないアプローチを考案した。スピン系に対する予備的研究が成功したことから、量子力学的粒子系の解析にも機械学習が有効であると考えられる。これは理論計算における解析計算、数値計算に続く第3の手法として、今後の新たな発展が期待できる。
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Report
(6 results)
Research Products
(20 results)
