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本研究ではミクロスケールの分子シミュレーションとマクロスケールの流体力学シミュレーションを接続するマルチスケールシミュレーション手法の従来の方法の欠点である統計精度を向上させる方法の検証とマルチスケールシミュレーションに埋め込むミクロスケールシミュレーションの方法の拡張を行った。
統計精度を向上させる方法としては各流体粒子が持つミクロシミュレーション内部の分子の数を増やすことで原理的に可能だが、単に増やすだけではミクロシミュレーションの計算負荷が重くなるため、流体粒子の持つシミュレータを複数個にして各ミクロシミュレータは独立として変形の履歴は共有することで独立なトラジェクトリの平均をとることによりミクロシミュレーションの統計精度を向上させることができた。さらに各ミクロシミュレータに対して移動時間平均を実施することによりさらに統計精度を向上させた。
また、大規模な計算を行えるようにするためのマクロスケールの流体シミュレーションのMPI並列化、およびその変更に伴うマクロシミュレーションとミクロシミュレーションの間のデータ通信の新規のアルゴリズムの開発を行った。
従来のマルチスケールシミュレーションではミクロシミュレータとして汎用な分子動力学シミュレーションを用いる場合には境界条件の制約があり、応用できる系がかぎられている。そこで、この境界条件の問題を解決するための新しい手法の開発を行い、一軸伸長流動、二軸伸長流動へと今後マルチスケールシミュレーションが応用できるようになった。
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