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2020 年度 実績報告書

非平衡結合クラスター法による量子シミュレーション手法の開拓

公募研究

研究領域量子クラスターで読み解く物質の階層構造
研究課題/領域番号 19H05156
研究機関慶應義塾大学

研究代表者

鹿野 豊  慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任准教授 (80634691)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2021-03-31
キーワード量子シミュレーション / 結合クラスター法 / ハートリー・フォック法 / 平均場近似 / 量子多体系
研究実績の概要

本年度の研究成果に関しては量子多体系の計算に関するボトルネックを洗い出すために、既存手法に関するレビューを行い、レビュー論文として取りまとめ、査読付き学術論文誌に掲載された。更には、本レビュー論文をまとめる過程において、量子計算機のノイズによる安定性の概念に気づき、量子乱数を用いた量子計算機の性能評価に関する研究成果をいくつか得て、それらを査読付き学術論文に掲載することが出来た。この研究手法を現在使用可能なクラウド上の量子計算機のサービスに対して適用すると、短期的にも長期的にも安定的には動作していない可能性を示唆することが出来た。この安定性の解析に関しては、量子多体系の量子計算機の利用に関して、どの程度影響があるかを調べはじめている。研究計画立案時には、外界の環境が一定のものであるので、制御可能であろうと推測していたが、不安定な環境系の中での制御機能を考える必要がある。これらの研究は今後、どの程度、量子計算機の応用可能性があるのかを示す意味でも重要な研究に発展していくと確信し、その礎を気づくことが出来たと考えている。量子多体系のダイナミクスに関しては、原子核物理との類似点を見出すことが出来、量子ウォークを用いた解析が有効なのではないかという知見を得た。ただ、これだけでは実際の原子核反応に関して適用できないため、今後の研究の発展が重要であると考える。これらの研究成果は「量子クラスターで読み解く物質の階層構造」の新学術領域内で様々な階層の物理領域に触れることが出来たからであると考えている。

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (19件)

すべて 2021 2020 その他

すべて 国際共同研究 (3件) 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (10件) (うち国際学会 1件、 招待講演 4件) 備考 (2件)

  • [国際共同研究] Chapman University/IBM Watson Research Center(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      Chapman University/IBM Watson Research Center
  • [国際共同研究] Aix-Marseille university(フランス)

    • 国名
      フランス
    • 外国機関名
      Aix-Marseille university
  • [国際共同研究] Warwick University(英国)

    • 国名
      英国
    • 外国機関名
      Warwick University
  • [雑誌論文] Post-Hartree?Fock method in quantum chemistry for quantum computer2021

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Shikano, Hiroshi C. Watanabe, Ken M. Nakanishi, Yu-ya Ohnishi
    • 雑誌名

      The European Physical Journal Special Topics

      巻: NA ページ: 1 -- 15

    • DOI

      10.1140/epjs/s11734-021-00087-z

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Quantum Random Numbers Generated by a Cloud Superconducting Quantum Computer2021

    • 著者名/発表者名
      Kentaro Tamura, Yutaka Shikano
    • 雑誌名

      International Symposium on Mathematics, Quantum Theory, and Cryptography

      巻: NA ページ: 17 -- 37

    • DOI

      10.1007/978-981-15-5191-8_6

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Detecting Temporal Correlation via Quantum Random Number Generation2020

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Shikano, Kentaro Tamura, Rudy Raymond
    • 雑誌名

      EPTCS

      巻: 315 ページ: 18 -- 25

    • DOI

      10.4204/EPTCS.315.2

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Unpredictable random number generator2020

    • 著者名/発表者名
      Yutaka Shikano
    • 雑誌名

      AIP Conference Proceedings

      巻: 2286 ページ: 040004

    • DOI

      10.1063/5.0029701

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 量子技術の要件2021

    • 著者名/発表者名
      鹿野 豊
    • 学会等名
      2020年度 第4回 光材料・応用技術研究会
    • 招待講演
  • [学会発表] 量子乱数生成による量子コンピュータの安定性解析2021

    • 著者名/発表者名
      田村 賢太郎, 鹿野 豊, Rudy Raymond
    • 学会等名
      第17回 日本応用数理学会研究部会連合発表会
  • [学会発表] 離散時間量子ウォークを用いた量子シミュレーションの理論の確立2021

    • 著者名/発表者名
      鹿野 豊
    • 学会等名
      日本物理学会 第76回年次大会
    • 招待講演
  • [学会発表] 量子ウォークで記述する量子開放系ダイナミクス2021

    • 著者名/発表者名
      鹿野 豊
    • 学会等名
      日本物理学会 第76回年次大会
    • 招待講演
  • [学会発表] Statistical Evaluation of Qubit Cross-correlation via Random Number Generation2020

    • 著者名/発表者名
      Kentaro Tamura, Rudy Raymond and ○Yutaka Shikano
    • 学会等名
      Quantum Computing Theory in Practice Conference at Centre for Mathematical Sciences
    • 国際学会
  • [学会発表] Computational Cost of Quantum Computational Chemistry2020

    • 著者名/発表者名
      鹿野 豊
    • 学会等名
      第3回クラスター階層領域研究会
  • [学会発表] 乱数生成による量子コンピュータの統計的評価2020

    • 著者名/発表者名
      田村 賢太郎, 鹿野 豊, Rudy Raymond
    • 学会等名
      日本計算機統計学会 第34回シンポジウム
  • [学会発表] 量子コンピュータの解析手法としての乱数検定の可能性2020

    • 著者名/発表者名
      田村 賢太郎, 鹿野 豊, Rudy Raymond
    • 学会等名
      日本応用数理学会 2020年度 年会
  • [学会発表] 乱数生成による量子コンピュータの統計的評価2020

    • 著者名/発表者名
      田村 賢太郎, 鹿野 豊, Rudy Raymond
    • 学会等名
      第43回量子情報技術研究会
  • [学会発表] 量子乱数生成で探る量子コンピュータ2020

    • 著者名/発表者名
      鹿野 豊
    • 学会等名
      第12回 暗号及び情報セキュリティと数学の相関ワークショップ
    • 招待講演
  • [備考] 慶應義塾大学量子コンピューティングセンター 業績

    • URL

      https://www2.quantum.keio.ac.jp/

  • [備考] 研究室HP

    • URL

      https://sites.google.com/gunma-u.ac.jp/slab/research

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公開日: 2021-12-27  

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