| 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 |
23H04528
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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 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
酒井 志朗 国立研究開発法人理化学研究所, 創発物性科学研究センター, 上級研究員 (80506733)
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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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 強相関電子系 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 励起スペクトル / 電子状態計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
強相関電子系の多電子ハミルトニアンを隠れ層のフェルミオン自由度と混成する一電子ハミルトニアンにマップできるという事実に基づき、その具体的手続きを定めることで、強相関電子系の電子状態を効率的に計算する手法を開発する。さまざまな強相関物質へ適用可能な汎用的第一原理計算手法の開発という長期的目標のもと、本研究課題では比較的単純な強相関理論模型を考察し、マッピング手続きの基礎を築くとともに具体的方法・アルゴリズムの開発を行う。
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