| 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 |
25H01506
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
野村 悠祐 東北大学, 金属材料研究所, 教授 (20793756)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025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)
2025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 | 機械学習 / 量子多体問題 / 強相関電子系 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
磁性や超伝導などの興味深い量子多体現象の理解は物性物理における挑戦的課題である。本研究では機械学習の技術を用いて高精度に量子多体問題を解析するための高精度な数値手法を開発する。特に、計算科学の分野で用いられているグリーン関数を用いた量子多体解析手法と、人工ニューラルネットワークを用いた量子多体解析手法をうまく組み合わせることによって、これまで以上の精度での解析を可能にすることを目指す。開発した手法を用いて新たに発見されたニッケル酸化物超伝導体の超伝導の発現機構などについて調べることで、量子多体物性の理解を促進する。
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