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機械学習分子シミュレーションによる準結晶の高次元性の解析:異常高温比熱の解明

公募研究

研究領域ハイパーマテリアル:補空間が創る新物質科学
研究課題/領域番号 22H04602
研究種目

新学術領域研究(研究領域提案型)

配分区分補助金
審査区分 理工系
研究機関東京大学

研究代表者

永井 佑紀  東京大学, 情報基盤センター, 准教授 (20587026)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
キーワードハイパーマテリアル / 異常高温比熱 / 機械学習分子シミュレーション / 自己学習ハイブリッドモンテカルロ / 準結晶
研究開始時の研究の概要

A03班への理論的貢献を目的として、我々が開発した高精度な機械学習分子シミュレーションを用いて、準結晶の高次元性の解明を目指す。特に、高次元性が顕著に反映されていると長年考えられてきた異常高温比熱の値を定量的に再現する方法を確立する。
本研究によって原子が高次元性に由来する追加の自由度方向へ振動していることを直接確認できれば、「異常高温比熱は高次元性に由来するのか」という20年来の大問題を解決したことになる。

研究実績の概要

本公募研究では、前公募研究において開発した自己学習ハイブリッドモンテカルロ法による準結晶および近似結晶に対する機械学習ニューラルネットワークポテンシャルを用いることで、実際の実験で測定されている高温での比熱をシミュレーションで再現することを試みた。そして、比熱を分子動力学法のエネルギー期待値の揺らぎとして計算することで、これらの物質群における比熱の計算の再現に成功した。準結晶および近似結晶においては、800K以上の高温において比熱が固体で予測されるデュロンプティ則の値3kBを大きく上回ることが報告されており、その原因が準結晶の高次元性と何らかの関わりがあるのではないかと、20年以上議論が続けられていた。本研究では、計画班の木村グループが合成しているAl-Pd-Ruの比熱の実験結果と、同じ物質でのシミュレーションによる比熱の計算結果を直接比較し、比熱が800K以上で大きく上昇する振る舞いを実験とシミュレーションの両方で発見した。また、分子動力学シミュレーションにおけるそれぞれの原子の時間発展を追いかけて調べることにより、ある特定のAl原子が、比熱の増大が現れる温度領域になると急速に固体中を拡散し出すことがわかった。そして、その拡散の経路が、準結晶および近似結晶の高次元モデルと密接な関わりがあることがわかった。具体的には、絶対零度において原子構造を理解するために導入された高次元空間の超原子模型が、有限温度によってその占有率を揺らがせられたと考えた時に出現する仮想Al原子の出現位置と、シミュレーションで得られた拡散経路が完全に一致することがわかった。この結果はPhysical Review Lettersに投稿され、アクセプトされている。

現在までの達成度 (段落)

令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。

報告書

(2件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (9件)

すべて 2024 2023 2022

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 1件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 2件、 招待講演 1件)

  • [雑誌論文] High-temperature atomic diffusion and specific heat in quasicrystals2024

    • 著者名/発表者名
      Yuki Nagai, Yutaka Iwasaki, Koichi Kitahara, Yoshiki Takagiwa, Kaoru Kimura, and Motoyuki Shiga
    • 雑誌名

      Physical Review Letters

      巻: 132 号: 19

    • DOI

      10.1103/physrevlett.132.196301

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Sparse Modeling Approach for Quasiclassical Theory of Superconductivity2023

    • 著者名/発表者名
      Nagai Yuki、Shinaoka Hiroshi
    • 雑誌名

      Journal of the Physical Society of Japan

      巻: 92 号: 3 ページ: 1-8

    • DOI

      10.7566/jpsj.92.034703

    • 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] Intrinsic vortex pinning in superconducting quasicrystals2022

    • 著者名/発表者名
      Nagai Yuki
    • 雑誌名

      Physical Review B

      巻: 106 号: 6 ページ: 1-10

    • DOI

      10.1103/physrevb.106.064506

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] 機械学習分子シミュレーションが明らかにした高次元揺らぎによる異常高温比熱2024

    • 著者名/発表者名
      永井佑紀
    • 学会等名
      新学術領域研究第11回領域会議
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] 高次元揺らぎによる異常高温比熱:機械学習分子シミュレーションによる解析2024

    • 著者名/発表者名
      永井佑紀
    • 学会等名
      日本物理学会2024年春季大会
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Atomic diffusion due to hyperatomic fluctuation for quasicrystals and their approximants2023

    • 著者名/発表者名
      Yuki Nagai
    • 学会等名
      International conference on complex orders in condensed matter: aperiodic order, local order, electronic order, hidden order
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 準結晶及び近似結晶における異常高温比熱と高次元性について2023

    • 著者名/発表者名
      永井佑紀、岩﨑祐昂、北原功一、高際 良樹, 木村薫, 志賀基之
    • 学会等名
      新学術領域研究第10回領域会議
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] 準結晶・近似結晶における異常高温比熱解明への試み; 機械学習分子動力学シミュレーション からのアプローチ2023

    • 著者名/発表者名
      永井佑紀
    • 学会等名
      新学術領域研究第 9 回領域会議
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Localized Krylov-Bogoliubov-de Gennes Method; Ultra-fast numerical approach to large-scale inhomogeneous superconductor2022

    • 著者名/発表者名
      Yuki Nagai
    • 学会等名
      29th International Conference on Low Temperature Physics (LT29)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2022-04-19   更新日: 2024-12-25  

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