| 研究課題/領域番号 |
20K04047
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| 研究機関 | 京都女子大学 |
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研究代表者 |
道越 秀吾 京都女子大学, 現代社会学部, 助教 (60572229)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 太陽系 / 小惑星 / リング / 数値シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
2017年度に観測終えたカッシーニ探査機は土星の環の多様な構造を発見したが，特にカッシーニ間隙に多くの未解明構造が残されている．本研究の目的は数値シミュレーションを用いて，土星の環のカッシーニ間隙形成の検証を行い，それに付随する微小構造の起源を明らかにすることである．本研究は解析理論と数値シミュレーションによって進める．現実の土星の環のシミュレーションを実行するためには，莫大な数の粒子が必要でかつ進化の時間尺度も非常に長いため，現在利用可能な計算機による完全なシミュレーションは不可能である．そのため，コードを十分に最適化の上で，現実の物理的性質を損なわないようにスケールの変換を行なった上で考察しなくてはならない．2020年度には，シミュレーションコードの開発と改良を行い最適化とその検証を行った．それを用いて2021度は土星の環と衛星の相互作用の数値実験をおこなった．従来研究においては，土星の環と衛星の相互作用の研究はあるものの，自己重力を考慮した3次元N体シミュレーションにおける密度波構造のシミュレーションはまだ行われていなかった．本研究では，3次元N体シミュレーションを行いカッシーニ間隙が形成される前駆的段階に存在したと考えられるリンドブラッド共鳴による密度波のシミュレーションによる再現を行うことができた．そして，シミュレーション結果を線形摂動解析の理論研究と比較を行った．非定常構造や共鳴点より内側のEvanescent波の発生などの定性的な理論予測は一致している．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初年度の進捗として，計算コードの開発を進めこれまでに用いてきたコードのリファクタリングを行い拡張しやすくすると同時に高速化を行うことができた．しかし，現在でもGPUに対応した拡張まではできていないため，これは今年度の課題である．また，シミュレーション結果の解析用プログラムの開発を行ない，基本的な環の密度構造の可視化や詳細なフーリエ解析などが可能となった．また理論面についてはカッシーニ間隙とリンドブラッド共鳴に関する先行研究を精査し，現実的なタイムスケールで間隙形成のシミュレーションを行うためのパラメータセットの検討を行った．それらのパラメータセットを用いて実際にシミュレーションを行い，リンドブラッド共鳴による密度波の形成やそれと相互作用すると考えられる粘性過安定の形成のシミュレーションを行うことができた．それらの構造は理論と整合する部分もあるが，従来考えられていなかった自己重力によると見られる微細構造が見られて，今後のより詳細な研究が必要である．また，従来の土星の環の密度波の研究では流体近似を用いたり次元を落とす，または自己重力を考慮しないなどの近似が行わてきたが，本研究では自己重力を考慮した3次元N体シミュレーションによって密度波の再現を行った．その結果，定性的傾向は理論研究と一致している．しかし，リンドブラッド間隙形成やその兆候を検出するには至っていないため，更なる研究が必要である．研究課題に関連するシミュレーションの実行と基礎的な解析は行えたので概ね順調に進展しているとした．
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| 今後の研究の推進方策 |
シミュレーションコードの開発状況については，昨年度はコード全体の整理と高速化を行ったが，重力や衝突計算のGPU対応によって更なる長時間計算を可能とすることが課題である．そのため，今年度はGPUの計算サーバを導入しコード開発を行う予定である．また，数値積分部のアルゴリズムの改良できる可能性について昨年度はその方法の検討を行なったので，更なる研究を行い実装して実際に高速化が可能であるか検討を行う．また，2021年度では密度波の基本的なシミュレーションを行い線形摂動解析などの理論研究と比較を行った．これはテスト計算であるため，粒子数としては少なめに設定していた．今年度はより現実に近いパラメータ設定でシミュレーションを行うためより大規模な計算を行い，理論や観測との整合性を確認し，研究成果としてまとめていく計画である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初計画では，計算サーバおよび解析サーバを年度内に導入する予定であった．しかし，需給の逼迫によってGPUのハードウェアが高騰し入手できずに開発に着手することができなかったため，度内に当初予定していた計算サーバを導入する状況ではなかった．そのため，繰越金が生じた．今年度は結果の解析のために大規模メモリやCPUが使用可能な計算サーバの導入を行う予定である．
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