【研究領域課題番号】21H04437 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

反強磁性体 / 磁気構造予測 / 第一原理計算 / 物質設計

【研究成果の概要】

(1) 結晶構造の情報を使った磁気構造予測については、これまで、磁気構造の発生に伴ってユニットセルが大きくならない場合に注目してきた。この方法は今年度、パイロクロア酸化物のうち、磁気構造が実験的によく理解されていなかった物質や遷移金属をインタカレートした遷移金属ダイカルコゲナイドなどに適用され、実験結果の解釈に大きく貢献した。一方、従来の方法を拡張し、磁気構造の発生に伴ってユニットセルが大きくなるケースも取り扱えるようにする試みにも取り組んだ。データベース作成に関しては、数千種類の磁性体のうち、磁気転移温度の高いものを約300種類取り出し、これらに対して磁気構造予測の自動計算を開始した。今年度は磁気構造の発生に伴ってユニットセルがかわらない磁気構造のみに注目することとした。準安定状態の中には寿命が十分長く、興味深い物性を示す磁気構造がありうるので、エネルギーが十分低い磁気構造はすべてリストすることとし、異常横伝導を示すなど、応用の可能性のある物質のカタログの作成に着手している。
(2) 応答関数の計算については、スキルミオンなど、実空間のサイズが大きな磁気構造への適用を念頭におき、実空間で計算する手法の開発と応用に取り組んだ。特にトポロジカルホール効果に着目し、どのようなサイズのスキルミオン格子の時に最もホール効果が大きくなるか、という問題を考察した。
(3) マルチポロニクスデバイスにむけたシミュレーションとしては、反強磁性体におけるスピントランスファートルクの問題や、トンネル磁気抵抗の問題についてのモデル計算を行なっている。これらは次年度以降、第一原理計算に立脚したより現実的な計算に対する指導原理を与えるものになる。
このほか、合金の問題を取り扱う第一原理手法の開発にも取り組んだ。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2021-04-05 - 2024-03-31

【配分額】42,510千円 (直接経費: 32,700千円、間接経費: 9,810千円)

【研究領域課題番号】20K14423 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

機械学習 / 人工ニューラルネットワーク / 強相関電子系 / 手法開発 / 量子多体系 / ニューラル・ネットワーク / ボルツマンマシン / 電子格子相互作用 / フラストレート磁性体 / 第一原理計算 / 物質設計

【研究成果の概要】

本研究の目的の一つは、人工ニューラルネットワーク/機械学習と量子多体論を融合した強力かつ汎用的な強相関数値計算手法を開発することである。その新たな手法と密度汎関数理論などの第一原理計算を組みあわせて、実存する強相関電子系へ適用を行い、高精度な定量計算の実現を目指す。そのため、研究の柱は新たな手法開発である。同時に新手法の精度検証も重要な課題になってくる。

今年度は有限温度計算を可能にする新たな人工ニューラルネットワーク手法の開発に成功した。これまでの人工ニューラルネットワーク手法は、絶対零度で最も安定な基底状態に対する手法開発に終始していた。基底状態は物質を冷やして行った時にどのような状態が実現するかを予測する上で非常に大事な状態であるが、実際の実験は有限温度で行われるために、実験と直接比較する量（例えば比熱など）を計算するためには、手法の有限温度への拡張が必須である。また、同時に有限温度計算は熱揺らぎと量子揺らぎの両方とも取り込む必要があるために、計算科学的にも挑戦的課題となっている。

新たな手法においては、純粋化という概念と人工ニューラルネットワーク波動関数を融合し、有限温度計算を可能にした。有限温度における系の混合状態は、アンシラ自由度を加えた拡張した系の純粋状態にマップすることができる（純粋化）。そのマップされた純粋状態を、人工ニューラルネットワークの一つである深層ボルツマンマシンを用いて表現する。この新たな手法を1次元スピン鎖上の横磁場イジング模型と2次元正方格子上のJ1-J2ハイゼンベルグ模型に適用し、手法の精度検証を行った。その結果、小さいサイズの系において、比熱などの物理量の数値的に厳密な結果を非常に良く再現することがわかった。この手法は厳密な手法と違い、計算コストが系のサイズに対して指数的に増大しないので、より大きな系にも適用可能である。

【研究種目】若手研究

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究分野】物性Ⅱ

【研究領域課題番号】16H06345 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

第一原理計算 / 強相関電子系 / 階層的第一原理強相関電子状態計算法 / 高温超伝導 / 量子流体と量子スピン液体 / 分数化 / 非平衡・ダイナミクス / 非周期系 / 強相関系 / 非平衡 / 界面表面 / 物質設計 / 非平衡ダイナミックス / 高温超伝導機構 / 機械学習 / 界面超伝導 / 非平衡超伝導 / 界面・薄膜 / トポロジカル相 / モット転移 / トポロジカル物質

【研究成果の概要】

強相関電子系を第一原理的に解明するための手法を標準手法として確立し、コードの公開・普及を行なった。機械学習を導入して、世界最高精度の量子多体ソルバーを開発し適用したことや、隠れた物理量抽出のための分光実験データ解析へ適用したことは当初の予定を超えた成果である。開発手法を、銅酸化物に代表される高温超伝導体や分子性結晶に見られる量子スピン液体の候補に適用し、初めて実験相図の任意パラメタなしでの再現に成功し、超伝導機構とスピン液体の発現に電子やスピンの分数化が本質的な役割を果たすことを発見した。この発見は機械学習を用いた分光実験データ解析でも裏付けられ、複数の分光データの統合解析の有用性を示した。

【研究種目】基盤研究(S)

【研究期間】2016-05-31 - 2021-03-31

【配分額】111,020千円 (直接経費: 85,400千円、間接経費: 25,620千円)