Development of higher dimensional tensor network coarse-graining algorithms and their application to high energy physics

Research Project

Project/Area Number	25K07280
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 15010:Theoretical studies related to particle-, nuclear-, cosmic ray and astro-physics
Research Institution	Kanazawa University
Principal Investigator	武田真滋金沢大学, 数物科学系, 教授 (60577881)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	テンソルネットワーク / 粗視化アルゴリズム
Outline of Research at the Start	テンソルネットワーク法は決定論的な情報圧縮技術に基づく数値的粗視化法の一つであり、符号問題を回避できるという著しい特徴を備えており、近年、素粒子物理学や物性物理学で急速に普及している。しかし、同法の弱点として、素粒子物理学の主戦場である3,4次元系では計算コストが激増してしまうことが知られている。そこで、本研究ではこの問題に取り組み、効率的な高次元粗視化アルゴリズムの開発を目指す。このアルゴリズムを用いれば、中性子星内部の状態や量子多体系の実時間発展などを第一原理計算から解明することができる。