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 |
研究課題/領域番号 |
23H04524
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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 |
審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅱ)
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研究機関 | 国立研究開発法人物質・材料研究機構 |
研究代表者 |
山地 洋平 国立研究開発法人物質・材料研究機構, ナノアーキテクトニクス材料研究センター, グループリーダー (00649428)
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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 (2023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 | 量子物質 / 分光学スペクトル / 数値計算 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究計画では、励起スペクトルを表現するのに最適な非直交基底系を機械学習によって最適化し、一般化固有値問題を解くことで正規直交基底系を得ることで、量子物質、特に銅酸化物高温超伝導体の第一原理有効ハミルトニアンの角度分解光電子分光スペクトル、非弾性中性子散乱スペクトルおよび共鳴X線散乱スペクトルの高精度シミュレーションを行い、銅酸化物の自己エネルギー解析の推進と有効ハミルトニアンの尤度検証を行う。
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