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永井 佑紀; 品岡 寛*
Journal of the Physical Society of Japan, 92(3), p.034703_1 - 034703_8, 2023/03
被引用回数：0 パーセンタイル：0(Physics, Multidisciplinary)機械学習技術の一つであるスパースモデリング技術は、現在材料科学や固体物性において非常に重要な技術の一つとなっている。本論文では、超伝導体に対する理論にスパースモデリングを適用し、従来よりも100倍近い高速化を達成したことを報告する。従来の理論では自己無撞着にシミュレーションを行う際に必要な無限級数和をある程度カットオフして計算する必要があったが、スパースモデリングを用いることで、情報のスパース性を利用し無限級数和を実質的に数十個の情報で計算できることを示した。その結果、計算時間が劇的に短縮された。
Wallerberger, M.*; Badr, S.*; Hoshino, Shintaro*; Huber, S.*; Kakizawa, Fumiya*; 是常 隆*; 永井 佑紀; Nogaki, Kosuke*; 野本 拓也*; 森 仁志*; et al.
Software X (Internet), 21, p.101266_1 - 101266_7, 2023/02
被引用回数：8 パーセンタイル：88.45(Computer Science, Software Engineering)有限温度の多体量子系におけるグリーン関数の情報をスパースモデリング技術を用いて効率的に圧縮するsparse-irというパッケージを開発したことを報告する。このパッケージを用いることで、一粒子グリーン関数であれば数十個の情報でグリーン関数の全領域での松原振動数依存性を計算することが可能となる。発表代表者の永井はこのソフトウェアの応用例を示すために、このパッケージを使うことで超伝導状態のシミュレーションが精度よくできることを示した。今後、このパッケージを使うことで、重元素化合物などの強相関電子系の物性を精度よく計算することが可能となる。
品岡 寛*; 永井 佑紀
Physical Review B, 103(4), p.045120_1 - 045120_8, 2021/01
被引用回数：3 パーセンタイル：27.71(Materials Science, Multidisciplinary)核燃料物質であるウラン化合物や高温超伝導体である銅酸化物高温超伝導体などの強相関電子系における物性を評価するための方法の一つとして、問題を大規模量子不純物問題という有限量子多体系の問題に焼き直す手法が有力である。もし大規模量子不純物問題に問題を変換することができれば、通常の計算機ではなく量子コンピュータで問題を解くことも可能となるため、近年盛んに研究がなされている。しかしながら、問題を解く以前の問題として、大規模量子不純物問題に変換する手法の多くが数値的に不安定であった。本論文では、機械学習関連手法の一つであるスパースモデリングを用いることで、保持すべき情報量をしっかりと保持し数値的に安定に大規模量子不純物問題に変換する方法を開発したことを報告する。この手法の開発により、核燃料物質をはじめとする強相関電子系のシミュレーションに、スーパーコンピュータだけでなく量子コンピュータを使うことが可能となる。これらの結果は、広く原子力分野のためのシミュレーション技術開発に資する成果である。
永井 佑紀; 品岡 寛*
Journal of the Physical Society of Japan, 88(6), p.064004_1 - 064004_5, 2019/06
被引用回数：11 パーセンタイル：65.02(Physics, Multidisciplinary)核燃料物質であるウラン化合物や高温超伝導体である銅酸化物高温超伝導体などの強相関電子系における物性を評価するためには、動的平均場理論などの高精度なシミュレーション手法の開発が必須である。近年、機械学習関連手法の一つであるスパースモデリングを用いることで、シミュレーションにおいて保持すべき情報量が実際の数値計算の情報よりもはるかに少ないことが示されている。本論文では、このスパースモデリングの手法を厳密対角化を用いた動的平均場理論へと適用することにより、限られたシステムサイズから滑らかな自己エネルギーを計算する方法を提案する。なお、上記課題の解決にあたり、スパースモデリングによって得られる新しい基底を用いてグリーン関数を表現することによって、限られた基底の数で自己エネルギーを展開することに成功し、動的平均場理論の収束性とシステムサイズ依存性をコントロールすることに成功した。この手法の開発により、核燃料物質をはじめとする強相関電子系のシミュレーションの精度コントロールが可能となると期待できる。これらの結果は、広く原子力分野のためのシミュレーション技術開発に資する成果である。
永井 佑紀; 品岡 寛*
no journal, ,
機械学習技術の一つであるスパースモデリング技術は、現在材料科学や固体物性において非常に重要な技術の一つとなっている。本講演では、超伝導体に対する理論にスパースモデリングを適用し、従来よりも100倍近い高速化を達成したことを報告する。従来の理論では自己無撞着にシミュレーションを行う際に必要な無限級数和をある程度カットオフして計算する必要があったが、スパースモデリングを用いることで、情報のスパース性を利用し無限級数和を実質的に数十個の情報で計算できることを示した。その結果、計算時間が劇的に短縮された。
永井 佑紀; 品岡 寛*
no journal, ,
機械学習技術の一つであるスパースモデリング技術は、現在材料科学や固体物性において非常に重要な技術の一つとなっている。本講演では、超伝導体に対する理論にスパースモデリングを適用し、従来よりも100倍近い高速化を達成したことを報告する。従来の理論では自己無撞着にシミュレーションを行う際に必要な無限級数和をある程度カットオフして計算する必要があったが、スパースモデリングを用いることで、情報のスパース性を利用し無限級数和を実質的に数十個の情報で計算できることを示した。その結果、計算時間が劇的に短縮された。
