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高分子溶融体などの濃厚な高分子や蛋白質に代表されるコンパクトなランダムヘテロポリマーの格子模型に対してモンテカルロシミュレーションを行なうと、鎖の長さが長くなるにつれて、特に低温での平衡への緩和が急激に遅くなり、事実上シミュレーションが意味を持たないという問題に直面する。このように緩和が遅くなる原因としては、モノマー同士の排除体積効果に起因するトポロジカルな障壁がある。そこで、本年度はこれらの系一般に対して有効となるモンテカルロシミュレーションの技法の検討を行なった。ランダムスピン系などでは、エネルギー障壁を乗り越えることによって熱平衡を得る方法として、マルチカノニカル法や交換モンテカルロ法など拡張アンサンブルの方法が有効であることが知られている。そこで、本研究では排除体積効果に関する拡張アンサンブルを導入した。排除体積効果を表す仮想エネルギーと、それを制御するための仮想温度を導入し、実温度と合わせて、二種類の独立な温度を持つ拡張アンサンブルを作る。これに対し、さまざまな温度の系を同時にシミュレーションしながら、ときどきそれらを交換するという、交換モンテカルロ法を定義することができる。実際に、正方格子上のABランダムヘテロポリマー(一本鎖)を用い、本研究で提案した新しい交換モンテカルロ法によって低エネルギー状態の探索を行なったところ、通常のモンテカルロシミュレーションでは到達不可能な低エネルギー状態を見つけることができ、本方法の有効性が確かめられた。さらに、本方法を蛋白質の折りたたみ問題に適用するための、テスト計算を行なった。
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