超弦理論に基づくインフレーション理論の研究

2016 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 15J03400
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 松田 亮 東京大学, 理学系研究科, 特別研究員(DC1)
• 研究期間 (年度): 2015-04-24 – 2018-03-31
• キーワード: 超弦理論 / インフレーション

研究実績の概要

私は超弦理論か゛正しいと仮定して初期宇宙を記述するインフレーション理論を考えることて゛、超弦理論とインフレーション理論に対して新しい洞察か゛得られないかを探ってきた。前々年度まて゛はまて゛は特に、TypeIIB理論における複素構造モシ゛ュライによるインフレーションを起こすための条件を網羅的定量的に評価してきた。そこで得られた結果から、現実と適合可能な超弦理論のモデルは依然多数考えられるので、それらを包括的に扱う必要があるとわかった。そのためのアプローチは超弦理論の統計的手法として先行研究があるので、まずその調査を行った。一つの手法として、超弦理論モデルから計算される物理量の統計的特徴量の相関行列を調べるというものに注目した。先行研究ではstring vacua全体を一様に考えているが、特徴量を元にいくつかのグループに分類した上で相関行列を調べる必要があるのではと考えた。これによって現象論的に重要な予言力を超弦理論に与えるだけでなく、理論的構造にも示唆を与えることを期待できる。そこで私は最近発展している機械学習(深層学習)を応用する可能性について取り組んだ。そのためにまず、パターン認識に関するアルゴリズムを基礎から先端の技術まで簡単な系に対して試した。しかし、現在のところ超弦理論の現象論に対する応用に関しては否定的な結果しか得られていない。機械学習においては定量的なテ゛ータか゛大量に必要て゛あるか゛、超弦理論における現象論においてそれを実現するのは難しいという課題の解決法か゛ないからて゛ある。理論的には数多くのモテ゛ル構築か゛可能なのた゛か゛、一般的なモテ゛ル において物理量を具体的に計算する手法か゛知られていないためだ。今年度は引き続きこの課題の解決策に取り組む予定である。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

前々年度の研究結果から、超弦理論に基づいた現象論における取り組みべき課題として、具体的なモデル構築は筋が悪いことがわかった。そこで新たな手法を用いた研究に着手したが、その基礎事項の学習、環境の準備に時間を費やしたので、表面的な進捗(出版論文、発表)に関してはやや遅れていると自己評価する。しかし、そもそも基礎理論の研究なので進捗状況を事前に正確に予測することはあまり意味がない。

今後の研究の推進方策

今後も引き続き、超弦理論に基づいたインフレーション理論について研究を進める。[研究実績の概要]で述べた通り、前年度からstring landscape問題に対する統計的アプローチに特に注目する予定である。特に、超弦理論に基づいた4D effective theoryにおける現象論的物理量の、モデル分布における統計的特徴量を計算する。そして現象論的物理量から逆にモデル分布を分類する。超弦理論のモデルにおいて実行する前に、簡単な系に対して手法の正当性を試す予定である。その後の計画はここでの結果に依存する。