| 研究課題/領域番号 |
18K03493
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分13020:半導体、光物性および原子物理関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
森 弘之 東京都立大学, 理学研究科, 教授 (60220018)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 冷却原子 / 混合系 / ボーズ・フェルミ混合系 / スピン流 / 深層学習 / 機械学習 / 量子モンテカルロシミュレーション / 量子力学的粒子 / 相転移 / ニューラルネットワーク / 冷却原子気体 / ボーズ原子 / フェルミ原子 / スピン軌道相互作用 / ボルツマンマシン / 非対角閉じ込め / 混合原子系 / ボーズフェルミ混合系 |
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| 研究成果の概要 |
ボーズ・フェルミ混合系のボーズ原子のみにスピン軌道相互作用を持たせた場合、ボーズ原子のスピンがスパイラル構造を形成することを明らかにした。このスピン構造を背景にフェルミ原子のスピン流が生じることが期待されたため、非平衡グリーン関数を用いたスピン流の解析をした結果、人工SOCを作るために系に印加しているレーザーの波数を変化させた場合、フェルミ原子のスピン流がピーク構造を持つことが明らかになった。さらに、機械学習による解析手法を模索し、テストケースとしてスピン系に対する新規の手法を複数提案し、混合系に対して新しい道筋をつけた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
スピントロニクスに代表されるような、スピン流に着目した研究が固体物理では盛んであるが、同様の視点を冷却原子系に持ち込むことで、新たな分野開拓につながると考える。
また、その過程で生じた相図特定の困難な点については、機械学習・深層学習を応用するというこれまでにないアプローチを考案した。スピン系に対する予備的研究が成功したことから、量子力学的粒子系の解析にも機械学習が有効であると考えられる。これは理論計算における解析計算、数値計算に続く第3の手法として、今後の新たな発展が期待できる。
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