藤堂研究室

About关于研究室

シミュレーションで探る量子多体現象。

藤堂研究室は、計算機シミュレーションを使って、量子多体系のふるまいを研究しています。
物質の状態を理解するには多体シュレーディンガー方程式を解く必要がありますが、現代のスーパーコンピュータでも完全に解くことは困難です。
そこで、もとの方程式にある対称性や量子相関を損なわずに、シミュレーションしやすい形へ作り直すことが、計算物理の課題になっています。
量子スピン系から実在物質、量子コンピュータまでを対象にし、大規模計算のためのオープンソースソフトウェアの開発・公開も行っています。

Research研究课题

モンテカルロ法などのサンプリング手法、経路積分による量子ゆらぎの表現、テンソルネットワークによる情報圧縮、統計的機械学習といった手法を使って研究を進めています。量子スピン系から実在物質、さらには量子コンピュータまで、さまざまな量子多体系に特有の状態、相転移現象、ダイナミクスの解明を目指しています。

※示意图

シミュレーションのポータル↗

国内で開発された物質科学シミュレーションのソフトウェアを広めるため、ポータルサイトMateriAppsを整備しています。気軽に計算を始められる環境づくりも進めています。

※示意图

ワームアルゴリズムの改良↗

モンテカルロ法で状態に制約があるときに使うワームアルゴリズムについて、ワームの動かし方の指針を提案しました。イジングモデルに応用し、従来の方法より計算効率を高めています。

※示意图

テンソルネットワークくりこみ群↗

テンソルネットワークを使った実空間くりこみ群法は、高次元になるほど計算量が膨らむという問題がありました。計算量の少ない手法や、同じ計算時間でより精度の高い手法を開発しています。

※示意图

機械学習で臨界温度を予測↗

イジングモデルの臨界温度を、ニューラルネットワークで予測する手法を提案しました。格子グリーン関数を特徴量にすることで、構造の違う格子にも共通のネットワークを使えます。

Voices学长学姐的评价

根据所属学生的回答整理。评价基于学生个人经历，不代表研究室官方观点。

对于接受采访的学生，无论内容如何，我们可能会赠送谢礼（价值1,000日元的礼品）。