| 研究領域 | 「学習物理学」の創成－機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革 |
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| 研究課題/領域番号 |
23H04506
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
福間 将文 京都大学, 理学研究科, 准教授 (10252529)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 符号問題 / 機械学習 / ハイブリッドモンテカルロ法 / 焼き戻し法 / 世界体積 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
「世界体積ハイブリッドモンテカルロ法」(世界体積HMC法)[福間・松本2020]は「低い計算コストで符号問題とエルゴード性の問題を同時に解決」という他のアルゴリズムにはない特長を持つ。この世界体積HMC法では、積分面を複素空間内に連続変形したものの合併(世界体積)上で分子動力学を行うが、現在のアルゴリズムでは配位生成のたびに配位を世界体積に射影するための逐次計算が必要である。本研究課題では、この世界体積を機械学習を用いて事前に構成する手法を完成させ、計算コストのさらなる削減を目指す。アルゴリズム完成後は、符号問題が存在する様々な研究分野に適用し、分野の垣根を超えた新しい学問的流れを提供する。
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