• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2022 Fiscal Year Annual Research Report

Theory of Quantum Turing Patterns

Research Project

Project/Area Number 19K21844
Research InstitutionThe University of Electro-Communications

Principal Investigator

伏屋 雄紀  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (00377954)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 勝野 弘康  北海道大学, 低温科学研究所, 博士研究員 (70377927)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2023-03-31
Keywordsチューリング・パターン / ビスマス単原子層 / 結晶成長 / 反応拡散方程式 / パターン形成 / 創傷治癒
Outline of Annual Research Achievements

本研究の最大の目標は,NbSe2基板上のビスマス単原子層で観測された,原子スケールの奇妙な模様のメカニズムを明らかにすることであった.
(1) この目標に対し,我々は,3体までの原子間ポテンシャルを取り込んだ有効ハミルトニアンを構築し,非平衡状態における時間発展方程式を数値的に解くことによって,実験結果と非常によくあう結果を得ることに成功した.さらに我々の時間発展方程式とチューリングの反応拡散方程式とが等価であると解析的に示すことに成功した.このことにより,実験で観測されたビスマス単原子層の奇妙な模様はチューリング・パターンであったことが明確に示された.これまでのチューリング・パターンは生物学でcmからmm,化学でサブmm程度がほとんどであった.これを一気にnmまで押し下げ,結果として世界最小のチューリング・パターンが発見されたことになる.
(2) 線形安定性解析などを用い,活性・抑制因子の役割や,拡散速度の違い,パターンのスケールを決める因子が何であるか,パターン生成のメカニズムを解析的に明らかにした.波長について1/4乗則が現れることを解析的に示し,後に数値シミュレーションで確認することにも成功した.
(3) 新たに様々なパターンが可能であることも示した.ストライプ,チェッカーボード,ラビリンス型の模様がポテンシャルの比を変えることで自在に制御できる.また,無機物質であるにも関わらず,傷を自己修復する創傷治癒の性質があることも発見した.これらは計画当初には含まれていない,期待以上の成果である.
今回の発見は,これまで科学者が考えてきたよりもずっと多くの対象でチューリング理論が成り立つことを意味している.さらに,オンデマンドでパターンを制御し,作成できることを示したことで,チューリング理論を用いた新しいナノデバイス設計の可能性が拓かれた.

  • Research Products

    (4 results)

All 2023 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (3 results) (of which Invited: 2 results)

  • [Journal Article] Observation of large spin conversion anisotropy in bismuth2023

    • Author(s)
      Fukumoto Naoki、Ohshima Ryo、Aoki Motomi、Fuseya Yuki、Matsushima Masayuki、Shigematsu Ei、Shinjo Teruya、Ando Yuichiro、Sakamoto Shoya、Shiga Masanobu、Miwa Shinji、Shiraishi Masashi
    • Journal Title

      Proceedings of the National Academy of Sciences

      Volume: 120 Pages: e221503012

    • DOI

      10.1073/pnas.2215030120

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] チューリング理論に基づいた原子スケールの自発的パターン形成機構の解明2022

    • Author(s)
      伏屋雄紀,勝野弘康
    • Organizer
      日本結晶成長学会 第51回結晶成長国内会議(招待講演)
    • Invited
  • [Presentation] データ駆動その場液中 TEM に向けた機械学習の活用2022

    • Author(s)
      勝野弘康
    • Organizer
      日本結晶成長学会 第51回結晶成長国内会議(招待講演)
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習を用いたLC-TEM観察像の核生成検出による核生成経路の検討2022

    • Author(s)
      勝野弘康, 木村勇気, 山﨑智也, 瀧川一学
    • Organizer
      日本物理学会 2022年秋季大会

URL: 

Published: 2023-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi