| 研究成果の概要 |
本研究では, 多体シュレーディンガー方程式を厳密に解く第一原理量子モンテカルロ法の応用に関して, 複数の空間スケールを跨ぐ「マルチスケール計算」にまで視野を広げ, 申請者が追究してきた電子階層での厳密性が, より大きな空間スケールにおいても重要な役割を果たすことを明らかにする. 研究期間を通して, 第一原理量子モンテカルロ法の精度を担保した分子動力学計算を可能にする機械学習の構築技術, 及び, ハイスループット計算の技術を確立すると共に, 高圧水素の相図計算を題材とし, 当初の目的であった, 電子階層での厳密性がより大きな空間スケールにおいて果たす役割を明らかにした.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
分子動力学計算の精度を決定づけるのは力場の精度であり, その構築には, 学習データが必要である. 固体周期系では, 密度汎関数法を超える高精度データ生成器としては第一原理量子モンテカルロ法が唯一の選択肢であったが, その計算データを利用した分子動力学計算用の力場の構築は報告されていなかった. 本研究成果は, その第一原理量子モンテカルロ法を利用して生成した信頼性の高い訓練データを利用して, 機械学習力場を構築する技術を確立したものである, 今後の, 計算材料科学に基づく物質の性質予測の定量性向上に貢献する.
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