世界体積ハイブリッドモンテカルロ法における機械学習を用いた配位生成の研究

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	23H04506
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	福間将文京都大学, 理学研究科, 准教授 (10252529)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	符号問題 / 機械学習 / ハイブリッドモンテカルロ法 / 焼き戻し法 / 世界体積
Outline of Research at the Start	「世界体積ハイブリッドモンテカルロ法」(世界体積HMC法)[福間・松本2020]は「低い計算コストで符号問題とエルゴード性の問題を同時に解決」という他のアルゴリズムにはない特長を持つ。この世界体積HMC法では、積分面を複素空間内に連続変形したものの合併(世界体積)上で分子動力学を行うが、現在のアルゴリズムでは配位生成のたびに配位を世界体積に射影するための逐次計算が必要である。本研究課題では、この世界体積を機械学習を用いて事前に構成する手法を完成させ、計算コストのさらなる削減を目指す。アルゴリズム完成後は、符号問題が存在する様々な研究分野に適用し、分野の垣根を超えた新しい学問的流れを提供する。