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2022 年度 実績報告書

宇宙大規模構造からひも解くCDMパラダイムを超えたダークマター

研究課題

研究課題/領域番号 21H01079
配分区分補助金
研究機関筑波大学

研究代表者

吉川 耕司  筑波大学, 計算科学研究センター, 准教授 (70451672)

研究分担者 吉田 直紀  東京大学, カブリ数物連携宇宙研究機構, 特任教授 (90377961)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
キーワード宇宙大規模構造 / ダークマター
研究実績の概要

2022年度には、ダークマター同士の衝突・散乱過程を分布関数レベルで求める衝突項の数値計算をGPUを用いて高速化するためのコードの開発・実装をNVIDIA社製のGPUを対象にして行った。近年開発された衝突項の計算手法に含まれる高い計算並列性をうまく利用することで、これまでに行われていたGPUによる実装よりも100倍以上の高速化を達成することに成功した。また、NVIDIA社の開発環境で提供されている高速な離散フーリエ変換の計算パッケージ、NVIDIA社製のGPUでサポートされている16ビット浮動小数点演算、更には衝突・散乱過程における力学的な対称性を利用して演算量を減らすことで更なる高速化を達成することが出来た。
これによって、これまで実現できていなかったダークマター同士の衝突・散乱過程を考慮したダークマターハローや宇宙大規模構造形成の数値シミュレーションを、従来のN体シミュレーションではなくショットノイズの無い分布関数レベルで行うBoltzmannシミュレーションの手法を用いて実施するための目途をつけることが出来た。
また、warm dark matter モデルを仮定したダークマターハローと宇宙大規模構造形成のVlasovシミュレーションに関しては、warm dark matter の質量や空間分解能を変えた複数のモデルをスーパーコンピュータ富岳を用いたプロダクションランを順調に実施中である。

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

ダークマターの衝突・散乱の効果を取り入れたダークマターハローと宇宙大規模構造形成のBoltzmannシミュレーションに関しては衝突項計算のGPUを用いた大幅な高速化を達成したことで、2023年度中に世界で初めて衝突項の影響を取り入れたダークマターのBoltzmannシミュレーションを実現できることがほぼ確実であるためほぼ予定通りに研究が進捗していると言える。
また、warm dark matter のVlasovシミュレーションについても富岳を用いた数値シミュレーションを行っている最中であり、こちらも予定通りの進捗状況である。

今後の研究の推進方策

衝突・散乱効果を取り入れたダークマターの数値シミュレーションに関しては2023年度中にGPUを備えたスーパーコンピュータである筑波大学計算科学研究センターのCygnus及びPegasusシステムにおいて、世界で初めてのBoltzmannシミュレーションを実施する。その後、より大規模なスーパーコンピュータシステムを用いて宇宙大規模構造形成の数値シミュレーションを実施する予定である。
また、warm dark matter のVlasovシミュレーションについては、2023年度と2024年度に亘って数値シミュレーションで得られたシミュレーションデータの解析作業を行い、現在得られる観測結果もしくは近い将来の観測計画において、ダークマターハローや宇宙大規模構造にcold dark matterモデルを仮定した場合とどのような観測可能な違いが現れるかを調査する。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2023 2022

すべて 学会発表 (2件) (うち招待講演 1件)

  • [学会発表] 宇宙論的構造形成シミュレーションのSIMD命令による高速化2023

    • 著者名/発表者名
      吉川耕司
    • 学会等名
      「富岳」成果創出加速プログラム研究交流会
    • 招待講演
  • [学会発表] 宇宙論的 VLASOV シミュレーションで探るニュートリノの性質: N-body シ ミュレーションとの比較2022

    • 著者名/発表者名
      田中賢、吉川耕司、吉田直紀、斎藤俊
    • 学会等名
      日本天文学会2022年秋季年会

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公開日: 2023-12-25  

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