| 研究課題/領域番号 |
26730062
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
高性能計算
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
五十嵐 亮 東京大学, 情報基盤センター, 特任講師 (10548895)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014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 | 高性能計算 / 量子格子模型 / テンソルネットワーク / 数値線形代数 / 数値計算手法 / アルゴリズム / 対角化 / 特異値分解 / MPS |
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| 研究成果の概要 |
Matrix Product State(MPS)法のシミュレーションプログラムの開発に際し、多数の行列演算が必要となるが、ただ単に並列化するだけでなく、行列の性質を利用し、行列に対する近似を行うRandomized SVDの評価を行い、速度が2倍になり、さらに近似の導入に伴う計算精度の問題はないことを学会で発表し、テンソルくりこみ群法にこのRandomized SVDを適用した論文を出版した。また、厳密対角化法やMPSのシミュレーションプログラムも含まれており、共同開発を行っているALPSプロジェクトのライブラリに関する論文も出版された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年の高並列なスーパーコンピューター上では、並列計算を効率よく行うために計算方法に近似を入れることがある。その近似が量子格子模型のシミュレーションの場合に精度の問題がないことを確認し、計算速度もこれまでの手法の2倍以上になることがわかった。これは、量子格子模型のシミュレーション手法であるテンソルネットワーク法に広くつかうことのできる手法である。
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