Project/Area Number |
23K17653
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 12:Analysis, applied mathematics, and related fields
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Research Institution | Hokkaido University |
Principal Investigator |
西浦 廉政 北海道大学, 電子科学研究所, 客員研究員 (00131277)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩崎 悟 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (00845604)
降籏 大介 大阪大学, サイバーメディアセンター, 教授 (80242014)
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Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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Keywords | サドル探索法 / ナノ微粒子 / 構造保存数値解法 / 相分離 / 自己組織化 |
Outline of Research at the Start |
自己組織的に形成されるナノ微粒子ポリマーなどの3次元形態は空間3次元無限次元ポテンシャルの極小解(以下LM)として特徴付けられる.ポテンシャル形状は複雑な凸凹図形であり,形態探索は,勾配流を解くだけでは非効率的であり,かつ全体像は見えない.そのための新たな視点として最不安定解からポテンシャル風景を解読するという発想の転換を行う.そのために不安定解探索のための改良k-saddle法というアルゴリズムを開発する.次に実験環境(圧力,初期濃度)とモデルの関係を明確にするために勾配流の時定数比と実験結果を比較する.これにより経験則に依存する実験現場に貴重なガイドラインを与えることを目指す.
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