2018 Fiscal Year Annual Research Report
Integration of visualization technology of quantum vortex dynamics and nanostructure control technology
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18H01712
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
松本 要 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (10324659)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀出 朋哉 九州工業大学, 大学院工学研究院, 准教授 (70638858)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 超伝導 / TDGL / シミュレーション / ナノ組織制御 / 薄膜 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
超伝導状態は単一の秩序パラメータΨで表される巨視的量子状態であり，磁場に対する応答として位相欠陥の一種である量子渦が超伝導体内部に形成される。量子渦は磁束量子を持ちその運動素過程の理解は応用上大変重要である。量子渦の可視化はSTM，ローレンツ顕微鏡，磁気光学MO，等々の様々な実験手法で試みられたが，試料表面のみの情報に限定され，かつ空間・時間分解能不足により量子渦の振る舞いの詳細な理解には不十分であった。本研究では，量子渦を記述できる時間依存Ginzburg-Landau（TDGL）方程式に基づいて，臨界電流密度Jc制御への展開を想定して，超伝導体中の微細組織と量子渦との相互作用の素過程を定量的に可視化する大規模シミュレーション技術の開発を行う。2018年度は，実際の微細組織の3次元データを用いた量子渦と微細組織とのピン止め素過程を正確に可視化するTDGLシミュレーション技術を確立した。TDGLは長年の研究で量子渦を記述する最も信頼性の高いモデルとして認められている。しかし複素数を含む複雑な非線形方程式であるため大規模系において数値解を求めるには多くの計算パワーを必要とする。われわれはこの方程式のコード化を済ませ，近年ようやく議論に耐えうる大規模系のシミュレーションが可能とした。この手法により、内部で生じる電界Eと通電した電流Jとの関係をプロットすることで，任意の磁場環境下におけるJcを導出することができた。算出されたJcは実際の実験結果と比較してほぼ定量的な一致が得られている。
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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
シミュレーションは，現実の現象を，モデルを立てて仮想的にコンピュータ上に再現する。最近の天体物理学では標準宇宙論に基づいて仮想的な初期宇宙を計算機の中に作り，その時間発展をシミュレートしたり，気象シミュレーションにおいては数値モデルと様々な基礎データに基づいて高精度な気象予測を行う。一方，量子渦ピン止めの分野ではTDGLシミュレーションが有効である。これは先のGL方程式を時間・空間軸へと拡張して非平衡状態もあつかえるようにしたもので，Maxwell方程式とあわせて数値的に解くことで，様々な微細組織による渦糸ピン止めの時間変化の可視化を可能とする。われわれはすでにこのTDGL方程式を用いて量子渦の運動をシミュレートする計算コードを開発ずみであり、このコードを用いて、現実の超伝導体の微細組織を計算機の中に仮想的に作り出すことができた。シミュレーションを実行してJcを測定したところ、現実の試料のJcに定量的によく似たふるまいが観察された。これより、本手法を用いて現実の超伝導物質におけるJc予測が可能であるとの確信を得ている。
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| Strategy for Future Research Activity |
2019年度は、大規模シミュレーションを用いて、従来のピン止め理論・モデルの検証，およびJcを最大化するための最適な微細組織の予測を実行する。これらの目標を達成するには，高速かつ大規模な計算によって，より一層現実の系に近いシミュレーションを実行する必要がある。TDGL方程式は拡散方程式に近い形をしているが GLパラメータκの値が大きくなると計算量はκの2乗に比例して増大する。NbTi超伝導体や銅酸化物超伝導体ではκ=50～100となるため高κの超伝導体のシミュレーションには膨大な計算が必要となる。一般に計算グリッドサイズNを増やすと計算量はNの2乗で増大するので、2018年度に導入した並列計算機の計算パワーを活用するとともに，計算コードをlarge κ limitへの適切な改良を行い，アルゴリズムも改良して精度を保ちながら計算量を減らすことを実施する。
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Research Products
(8 results)
