| 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 |
23H04530
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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 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
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研究代表者 |
明石 遼介 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 高崎量子技術基盤研究所 量子機能創製研究センター, 主幹研究員 (40734356)
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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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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 | 密度汎関数理論 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多体系における第一原理計算の基盤理論である密度汎関数理論について，ニューラルネットワーク(NN) を用いて基礎理論の展開を図る．密度汎関数理論おいては交換相関エネルギーExc と，その汎関数微分が理論の各所に現れる．解析的な振る舞いの全貌がまだ明らかでないExc をモデル化するのにNN を用いることで，モデルの複雑性と微分の計算可能性を両立することが出来る．NN を用いて，式に汎関数微分が含まれているせいで実際の計算が難しかった物理量を計算可能にするようなアルゴリズムを実装し，基本的な模型について実証を試みる．以上により密度汎関数理論の実用性を広げる足がかりをつくる．
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