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分子動力学(MD)シミュレーションから統計量を抽出し，粗視化シミュレーションモデルを構築する方法について研究を実施した．MD系内の原子を一定の個数毎にグループ分けしたクラスターを定義し，クラスターの重心運動を粗視化粒子の運動と考えた．クラスター間に働く力は，着目している2つのクラスターの相対位置のみではなく，周囲の他のクラスターの影響により変化する．このような多体性を表現する粗視化モデルを効率的に構築する手法を確立することを目的として，以下の2つの項目について検討した．
(1) 量子アニーリングによるモデルパラメータ最適化手法の検討
粗視化粒子間相互作用の多体性を表現するために，着目するクラスターの周囲に存在するクラスターの影響を立体角上に射影した分布を導入した．その分布を球面調和関数により展開し，各次数，位数の分布に対応してクラスターに作用する力の平均値を求める方針を採った．クラスターに作用する力を各次数，位数の寄与に分離するために，相互作用モデルをQUBO (Quadratic unconstrained binary optimization)形式で定式化し，量子アニーリングシミュレータを用いて各次数，位数の寄与を分離することを試みた．
(2) 粗視化粒子の周囲環境を表現する方法の検討
前項で採用した粗視化粒子の周囲環境の表現方法では，球面調和関数の次数l = 1のモードのみに対して粗視化粒子間に力が作用し，高次のモードからの寄与が生じないため，複数のモードに分解することによる利点が活かされていないという問題がある．そこで，粗視化粒子の周囲環境を表現する方法について，SOAP (Smooth overlap of atomic positions)カーネルを用いたモデリング方法について検討を行った．
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