Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
本研究計画では、励起スペクトルを表現するのに最適な非直交基底系を機械学習によって最適化し、一般化固有値問題を解くことで正規直交基底系を得ることで、量子物質、特に銅酸化物高温超伝導体の第一原理有効ハミルトニアンの角度分解光電子分光スペクトル、非弾性中性子散乱スペクトルおよび共鳴X線散乱スペクトルの高精度シミュレーションを行い、銅酸化物の自己エネルギー解析の推進と有効ハミルトニアンの尤度検証を行う。