世界体積ハイブリッドモンテカルロ法による実時間シミュレーションへの機械学習の適用

Publicly Offered Research

Project Area	Foundation of "Machine Learning Physics" --- Revolutionary Transformation of Fundamental Physics by A New Field Integrating Machine Learning and Physics
Project/Area Number	25H01533
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	福間将文京都大学, 理学研究科, 准教授 (10252529)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000) Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	符号問題 / 実時間ダイナミクス / 機械学習 / モンテカルロ法 / 世界体積ハイブリッドモンテカルロ法
Outline of Research at the Start	数値的符号問題は長年の未解決問題であるが、「世界体積ハイブリッドモンテカルロ法」はエルゴード性を保証しながら低コストで符号問題を解決する有望な手法とみなされている。この手法では積分面を複素空間内に連続変形したものの合併(世界体積)上で分子動力学を行うが、現在のアルゴリズムでは配位生成のたびに配位を世界体積に射影するための逐次計算が必要である。本研究課題では、符号問題が最も深刻な形で現れる「量子多体系の実時間ダイナミクス」を主なターゲットとして、世界体積を機械学習を用いて構成する手法を完成させる。研究成果は符号問題が存在する様々な研究分野に適用し、分野の垣根を超えた新しい学問的流れを提供する。