| Outline of Annual Research Achievements |
課題代表者は, 多体シュレーディンガー方程式を厳密に解く第一原理量子モンテカルロ法のオリジナルな計算コード”TurboRVB”を, 世界中の研究者と共同で開発し [K. Nakano et al., J. Chem. Phys. 152, 204121 (2020)], 従前法では太刀打ちできない物質の電子状態を研究してきた. 本研究では, 複数の空間スケールを 跨ぐ「マルチスケール計算」にまで視野を広げ, 申請者が追究してきた電子階層での厳密性が, より大きな空間スケール (i.e., 分子動力学階層)においても重要な役割を果たすことを明らかにすることを目指す. 今年度の特筆すべき成果は, 本研究課題の中心的技術となる「第一原理量子モンテカルロ法の結果を用いた機械学習力場の構築」を可能にするために必須の技術となる, 第一原理量子モンテカルロ法によるハイスループット計算技術を確立したこと, 及び, 第一原理量子モンテカルロ法によるバイアスのない力(=ポテンシャルエネルギー曲面の数値微分と一致する力)を計算する手法をTurboRVBを用いた確立した点である. 研究期間を通して, 第一原理量子モンテカルロ法の精度での分子動力学計算を可能にする機械学習力場作成のフレームワーク構築, ハイスループット計算技術確立, バイアスのない力の計算手法確立を行った. 具体的な計算対象としては, 高圧水素を選定し, いくつかの温度, 圧力領域で, 目標としていた2次元層状結晶構造を含む高圧固体水素, 及び液体水素の相図を作成することに成功した. 液体水素の相図作成の際には, 構築した機械学習力場が重要な役割を果たした.
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