| 研究課題/領域番号 |
16H06345
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| 研究種目 |
基盤研究(S)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
物性Ⅱ
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| 研究機関 | 早稲田大学 (2018-2021)
東京大学 (2016-2017) |
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研究代表者 |
今田 正俊 早稲田大学, 理工学術院, 上級研究員(研究院教授) (70143542)
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| 研究分担者 |
山地 洋平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (00649428)
三澤 貴宏 早稲田大学, 理工学術院, 主任研究員(研究院准教授) (10582687)
野村 悠祐 国立研究開発法人理化学研究所, 創発物性科学研究センター, 研究員 (20793756)
三宅 隆 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 材料・化学領域, 研究チーム長 (30332638)
大槻 東巳 上智大学, 理工学部, 教授 (50201976)
井戸 康太 東京大学, 物性研究所, 助教 (50827251)
中村 和磨 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (60525236)
平山 元昭 国立研究開発法人理化学研究所, 創発物性科学研究センター, ユニットリーダー (70761005)
有田 亮太郎 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (80332592)
望月 維人 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (80450419)
酒井 志朗 国立研究開発法人理化学研究所, 創発物性科学研究センター, 上級研究員 (80506733)
只野 央将 国立研究開発法人物質・材料研究機構, 磁性・スピントロニクス材料研究拠点, 主任研究員 (90760653)
大越 孝洋 早稲田大学, 理工学術院, 次席研究員(研究院講師) (10750911)
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| 研究期間 (年度) |
2016-05-31 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
111,020千円 (直接経費: 85,400千円、間接経費: 25,620千円)
2020年度: 18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2019年度: 20,540千円 (直接経費: 15,800千円、間接経費: 4,740千円)
2018年度: 24,830千円 (直接経費: 19,100千円、間接経費: 5,730千円)
2017年度: 23,660千円 (直接経費: 18,200千円、間接経費: 5,460千円)
2016年度: 23,530千円 (直接経費: 18,100千円、間接経費: 5,430千円)
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| キーワード | 第一原理計算 / 強相関電子系 / 階層的第一原理強相関電子状態計算法 / 高温超伝導 / 量子流体と量子スピン液体 / 分数化 / 非平衡・ダイナミクス / 非周期系 / 強相関系 / 非平衡 / 界面表面 / 物質設計 / 非平衡ダイナミックス / 高温超伝導機構 / 機械学習 / 界面超伝導 / 非平衡超伝導 / 界面・薄膜 / トポロジカル相 / モット転移 / トポロジカル物質 |
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| 研究成果の概要 |
強相関電子系を第一原理的に解明するための手法を標準手法として確立し、コードの公開・普及を行なった。機械学習を導入して、世界最高精度の量子多体ソルバーを開発し適用したことや、隠れた物理量抽出のための分光実験データ解析へ適用したことは当初の予定を超えた成果である。開発手法を、銅酸化物に代表される高温超伝導体や分子性結晶に見られる量子スピン液体の候補に適用し、初めて実験相図の任意パラメタなしでの再現に成功し、超伝導機構とスピン液体の発現に電子やスピンの分数化が本質的な役割を果たすことを発見した。この発見は機械学習を用いた分光実験データ解析でも裏付けられ、複数の分光データの統合解析の有用性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
第一原理物性予測は物質科学のグランドチャレンジであるが強相関電子物質は大きな困難があることも知られていた。一方、強相関物質での量子もつれや多体ゆらぎは未知の学理の宝庫でもある。我々の確立した手法はこのチャレンジの武器として強力であることを示した。手法適用の結果、高温超伝導や量子スピン液体の実験データの定量再現に成功した。さらに機械学習や複数の分光実験データを組み合わせた「統合分光学」解析は、超伝導や量子スピン液体などの解明に結びつく電子やスピンの分数化を発見立証した。これは真空中では素粒子である電子が物質中で分裂（分数化）し新たな性質・機能を持つことを意味し物質・機能開発の可能性が広がった。
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| 評価記号 |
検証結果 (区分)
A+
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評価記号 |
評価結果 (区分)
A+: 当初目標を超える研究の進捗があり、期待以上の成果が見込まれる
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