Project/Area Number |
22KJ1063
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Project/Area Number (Other) |
22J21443 (2022)
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Multi-year Fund (2023) Single-year Grants (2022) |
Section | 国内 |
Review Section |
Basic Section 17010:Space and planetary sciences-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
寺境 太樹 東京大学, 理学系研究科, 特別研究員(DC1)
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Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥2,500,000 (Direct Cost: ¥2,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2023: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2022: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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Keywords | 無衝突プラズマ / 天体衝撃波 / 運動論 / 数値計算 |
Outline of Research at the Start |
宇宙空間を満たしているプラズマの太陽風全体など大きな空間スケールの物理は流体モデル、粒子のジャイロ運動などの小さなスケールの物理は運動論モデルと2つの異なる物理モデルで記述される。流体モデルはシミュレーションが比較的容易だが一部再現性を欠き、運動論モデルは計算が大変という問題がそれぞれにある。本研究は流体モデルに運動論的な効果を取り入れることでその解決を目指す。新しい物理モデルの開発をまず行い、その後は大規模な数値シミュレーションを行えるコード開発を行って、核融合プラズマや宇宙プラズマの未解決問題に挑む。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は宇宙を満たす無衝突プラズマの新しいモデル化に取り組むことを目標としている。天体現象などのマクロなスケールと比べ、その背景にあるプラズマ中の波などの空間スケールはとても小さい。しかし、その小さなスケールの現象が大きなスケールにも重大な影響を与えることが、観測、シミュレーション、実験などで分かっている。 マクロスケールの記述には主に流体モデルが用いられるが、既存の流体モデルはミクロな効果をほぼ完全に無視してしまうため、近似的にミクロな効果を取り入れた新しいモデルが必要である。これまでの研究で、理想化された強い背景磁場中に適用できるモデルは完成している。一方で宇宙空間物理で重要な衝撃波や磁気リコネクションなどの、複雑な空間構造や中程度の磁場がある系でも適用可能なモデルはまだ未完成である。 本年度は、質量の大きなイオンにはほとんど影響がないが、質量の小さな電子には影響を及ぼす程度の背景磁場が存在する代表的な系である超新星残骸衝撃波での物理を調べた。理論およびスーパーコンピュータ「富岳」を用いた大規模数値シミュレーションで、このような系での磁場増幅を解明した。このようなミクロな物理は望遠鏡による観測が不可能なため、理論やシミュレーションと相補的な役割を果たす手法として、レーザー実験の検討も行い、実験室パラメタでの数値シミュレーションなども行った。 新しい流体モデルに関しては、スパースモデリングなどの手法の検討も行っている。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
流体モデルの適用限界の少し外側のパラメータでの物理の解明が進んでいる。これは天体現象の解明を進めるだけでなく、これらの知見を生かして今後より一般的な結果として宇宙プラズマのモデル化につながる。
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Strategy for Future Research Activity |
それぞれの系のミクロなプラズマ物理の研究は引き続き数値シミュレーションやレーザー実験を用いて磁場増幅や粒子加速を調べる。ミクロな物理と流体モデルの融合はスパースモデリングなどを用いて最適な方法を模索し、その後は大規模計算で使えるような数値シミュレーションコードの開発を行う。
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