【研究分野】数理物理・物性基礎

【研究領域課題番号】25610102 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

物性理論 / 磁性モデル / 磁化曲線 / 機械学習 / モンテカルロ法 / 中性子散乱 / 統計力学 / モデル化 / 計算物理 / 物性基礎論 / データ駆動 / アルゴリズム / ベイズ推論 / 画像データ

【研究成果の概要】

本研究は、データ駆動型の研究方法を物性物理の分野で展開することである。まず磁化曲線の観測データを入力として、これまでの経験的な理論モデルの構築に機械学習の技法を援用する方法を提案した。複数の候補から適切なモデル選択が可能となった。その結果、スピン構造など実験的に観測が難しい情報へのアクセスが可能となり、その後の実験計画に役立てられるようになった。さらに、扱う系を量子系に展開するためにはベイズ最適化の手法が有力であることがわかった。一方、大規模施設からのデータを想定して、中性子散乱実験のスペクトルから緩和時間分布を推定する問題に着手し、実データ解析も含めた新しい方向性を示すことができた。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)

【研究分野】数理物理・物性基礎

【研究領域課題番号】23540438 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

計算物理 / モンテカルロ法 / アルゴリズム / 磁性 / 統計物理 / 物性基礎論 / 統計力学 / 物性理論

【研究成果の概要】

強相関多体系に対する最も強力なシミュレーション手法の一つであるマルコフ連鎖モンテカルロ法に、「埋め立て法」などの幾何学的手法を応用し、収束を劇的に改善する一般的な方法を見出した。さらに、エネルギーギャップの精密測定法、量子モンテカルロレベルスペクトロスコピー法、局所Z_Nベリー位相の測定法、相互作用の非等方性が強い系に対する有効な有限サイズスケーリング法の開発を行った。また、「埋め立て法」のための汎用ライブラリBCLとそれを応用した量子モンテカルロ法アプリケーションWormsを開発し、インターネット上で公開した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2011 - 2013

【配分額】5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)