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2021 Fiscal Year Annual Research Report

Physics of Glass and Jamming Transitions Captured by Spins: from Soft Matter Physics to Statistical Physics of Information Processing

Research Project

Project/Area Number 19H01812
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

吉野 元  大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (50335337)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 池田 昌司  東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (00731556)
金 鋼  大阪大学, 基礎工学研究科, 准教授 (20442527)
宮崎 州正  名古屋大学, 理学研究科, 教授 (40449913)
小渕 智之  京都大学, 情報学研究科, 准教授 (40588448)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywordsガラス転移 / フラストレート磁性 / ヤーンテラー効果 / スピングラス / ジャミング / 統計的推定 / 深層ニューラルネットワーク
Outline of Annual Research Achievements

[過冷却ヤーン・テラーアイス状態]
我々は最近、Y2Mo2O7パイロクロア型酸化物におけるスピングラス転移に関して、スピン自由度の他に、実験的に指摘されていた格子のひずみに注目し、それを動的自由度として取り込んだ有効模型を提案していた。(Mitsumoto, Hotta, Yoshino, 2020) そしてこの有効模型の大規模数値シミュレーションを行い、スピンと格子の同時ガラス転移を 強く示唆する結果を得ていた。我々は最近、この有効模型の基礎づけを行うために、格子ひずみに関する微視的な理論的、数値的研究を進めた。(Mitsumoto, Hotta, Yoshino, arXiv:2202.05513) まず、Moイオンの変位によって、その結晶場の対称性が落ち、その軌道縮退が解ける機構を明らかにした。これに加え変位に伴う弾性エネルギーの増大を考察した。これらを組み合わせ、この系におけるヤーンテラー効果を記述する微視的ハミルトニアンを導出した。この模型の詳細な理論・数値解析を行なった結果、系全体を一様に歪ませる1次転移が低温に存在することを見出した。ところが、液体状態が、高温だけでなく、準安定状態として低温まできわめて安定に存在できることを見出した。この液体状態における歪みのパターンは、パイロクロア格子の上でいわゆるアイスルールを90%程度満たしている。この過冷却液体状態が低温まで安定に存在することによって、さらに低温でスピン自由度が絡んだスピン・格子同時ガラス転移が実現する舞台が形成されていると考えられる。

[複合p体スピン模型のレプリカ理論・動的平均場理論解析]
並進・回転自由度を併せ持つ楕円体コロイドなどを念頭に、複合自由度をもつ系におけるガラス・ジャミング転移の数理構造を考察するために複合p体スピン模型を考案し、レプリカ理論・動的平均場理論による解析を進めた。

Research Progress Status

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (11 results)

All 2022 2021 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Presentation (9 results) (of which Invited: 4 results) Remarks (1 results)

  • [Int'l Joint Research] 中国科学院理論物理研究所(中国)

    • Country Name
      CHINA
    • Counterpart Institution
      中国科学院理論物理研究所
  • [Presentation] 深層ニューラルネットワークの統計力学におけるガラスの物理2022

    • Author(s)
      吉野元
    • Organizer
      日本物理学会 シンポジウム オンライン開催 2021年5月10日
    • Invited
  • [Presentation] 1+∞次元レプリカ液体論の構成2022

    • Author(s)
      冨田幸宏, 吉野元
    • Organizer
      日本物理学会、オンライン開催 2022年3月15日
  • [Presentation] 深層ニューラルネットワークの汎化に関するレプリカ理論2022

    • Author(s)
      吉野元
    • Organizer
      日本物理学会 オンライン開催 2022年3月16日
  • [Presentation] 深層ニューラルネットワークによる教師-生徒シナリオのシミュレーション2022

    • Author(s)
      ジョン ソクダム, 吉野元
    • Organizer
      日本物理学会オンライン開催 2022年3月16日
  • [Presentation] 深層パーセプトロンネットワークにおける学習の統計力学2021

    • Author(s)
      吉野元
    • Organizer
      情報数物研究会 2021年10月21日
    • Invited
  • [Presentation] Design space of a deep neural network - its spatial evolution and robustness2021

    • Author(s)
      Hajime Yoshino
    • Organizer
      Institute for Physics of Intelligence, Tokyo Univ. Oct 28, 2021
    • Invited
  • [Presentation] 深層ニューラルネットワークにおけるレプリカ対称性の破れとその空間構造2021

    • Author(s)
      吉野元
    • Organizer
      Deep Learning and Physics 2021, オンライン 2021年11月11日
    • Invited
  • [Presentation] ハードコアp-spin模型におけるジャミングの臨界特2021

    • Author(s)
      吉野元
    • Organizer
      日本物理学会 オンライン開催 2021年9月21日
  • [Presentation] 教師-生徒シナリオによる深層パーセプトロン学習の頑健性2021

    • Author(s)
      吉野元
    • Organizer
      日本物理学会 オンライン開催 2021年9月22日
  • [Remarks] 研究トピックス

    • URL

      http://www.cp.cmc.osaka-u.ac.jp/~yoshino/topics.html

URL: 

Published: 2022-12-28  

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