| 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 |
25H01525
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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 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
山口 直也 金沢大学, ナノマテリアル研究所, 助教 (70868116)
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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 | 非周期系 / バンド分散 / 第一原理計算 / 二次元材料 / 位相的データ解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
周期系と統一的に扱うことが可能な、非周期系の電子状態のバンド分散の解析方法を提案する。
格子不整合等のため全体としては非周期系となる層状物質に適用し、そのバンド分散の予測のための最適な記述子を開発する。ファンデルワールスヘテロ材料のマテリアルズインフォマティクスを行い、データベース作成等を通して、有用な新材料の開拓をねらう。
研究代表者が独自に拡張した第一原理計算コードを使用して材料をモデリングし、電子状態を高精度に予測した計算結果を基にした学習物理手法を展開する。特に、位相的データ解析（TDA）を用いた非周期系バンド図の解析手法とそれを活用した記述子の開発を行い、効果的な学習物理手法を提案する。
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