| 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 |
25H01533
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
福間 将文 京都大学, 理学研究科, 准教授 (10252529)
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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 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2025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 | 符号問題 / 実時間ダイナミクス / 機械学習 / モンテカルロ法 / 世界体積ハイブリッドモンテカルロ法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
数値的符号問題は長年の未解決問題であるが、「世界体積ハイブリッドモンテカルロ法」はエルゴード性を保証しながら低コストで符号問題を解決する有望な手法とみなされている。この手法では積分面を複素空間内に連続変形したものの合併(世界体積)上で分子動力学を行うが、現在のアルゴリズムでは配位生成のたびに配位を世界体積に射影するための逐次計算が必要である。本研究課題では、符号問題が最も深刻な形で現れる「量子多体系の実時間ダイナミクス」を主なターゲットとして、世界体積を機械学習を用いて構成する手法を完成させる。研究成果は符号問題が存在する様々な研究分野に適用し、分野の垣根を超えた新しい学問的流れを提供する。
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