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深層学習を用いたゲージ重力対応における時空創発と重力の量子効果の研究

研究課題

研究課題/領域番号 20J20628
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分補助金
応募区分国内
審査区分 小区分15010:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する理論
研究機関大阪大学

研究代表者

住本 尚之  大阪大学, 理学研究科, 特別研究員(DC1)

研究期間 (年度) 2020-04-24 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2022年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2020年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
キーワードHolographic QCD / 深層学習 / AdS/QCD model / Improved holographic QCD / ハドロン物理 / aaaa / AdS/CFT対応 / ニューラルネットワーク / Einstein-dilaton model
研究開始時の研究の概要

重力の量子論はゲージ重力対応によって定式化されると考えられている。ゲージ重力対応はある重力を含まない場の理論とある重力理論という、一見異なる2つの理論の間に対応関係があることを主張するが、すべての対応関係が知られているわけではない。
本研究課題は、深層学習のアルゴリズムを応用し、場の理論の物理量から対応する重力理論の住む時空を創発させるという逆問題を解く手法の確立を目指し、それを通じて、量子重力に対する理解を深めることを目指すものである。

研究実績の概要

Imporved HQCD(IHQCD)はハドロン物理を解析する有効模型の一種である。模型はゲージ重力対応に基づく事実を取り入れており、超弦理論における重力を表す場を含む理論である一方、実験事実に即したチューニングを含む現象論的な模型である。有効模型本来の役割とは逆に実験データから模型を決定する手法を確立することで、ゲージ重力対応を通じた量子重力へのアプローチにつながると考えられるため、データ主導な方法でIHQCDの作用を決定することが重要である。
昨年度に引き続き、データ主導な方法として我々は、深層学習を使った時空創発と時空の情報から有効模型のポテンシャルの導出という2段階の方法を採り、その汎用性について調査した。
非ゼロ温度のデータを用いた場合、時空創発はゼロ温度の場合に比べて決定すべき自由度が多いという点で異なるが、本手法でポテンシャルの導出まで可能であることを実証した。
ホログラフィックQCD模型としてのゲージ不変量の予測を行った結果、データと同じ温度において格子計算の予測と無矛盾な結果が得られた。これは異なる物理量に対する汎用性があることを示唆してる。一方で、ゼロ温度データから導いた場合との比較や温度依存性に関する考察により、温度に関する汎用性が限定的であるという結論に至った。実験データの温度依存性の情報を十分に取り入れることで本手法の汎用性が拡大できると期待される。

現在までの達成度 (段落)

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(3件)
  • 2022 実績報告書
  • 2021 実績報告書
  • 2020 実績報告書
  • 研究成果

    (4件)

すべて 2023 2022 2021 2020

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Deriving the dilaton potential in improved holographic QCD from the chiral condensate2023

    • 著者名/発表者名
      Hashimoto, Koji and Ohashi, Keisuke and Sumimoto, Takayuki
    • 雑誌名

      Progress of Theoretical and Experimental Physics

      巻: 3 号: 3

    • DOI

      10.1093/ptep/ptad026

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Deriving dilaton potential in improved holographic QCD from meson spectrum2022

    • 著者名/発表者名
      Koji Hashimoto, Keisuke Ohashi, Takayuki Sumimoto
    • 雑誌名

      Physical Review D

      巻: -

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Deep learning and AdS/QCD2020

    • 著者名/発表者名
      Akutagawa Tetsuya、Hashimoto Koji、Sumimoto Takayuki
    • 雑誌名

      Physical Review D

      巻: 102 号: 2 ページ: 026020-026020

    • DOI

      10.1103/physrevd.102.026020

    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Deriving dilaton potential in IHQCD from meson spectrum2021

    • 著者名/発表者名
      住本尚之
    • 学会等名
      日本物理学会 2021年秋季大会
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書

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公開日: 2020-07-07   更新日: 2024-03-26  

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