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シミュレーションで探る量子多体現象

物質の状態を理解するためには、多体シュレーディンガー方程式を解き、統計力学における分配関数を求める必要がある。しかし、現代のスーパーコンピュータの計算能力をもってしても、この方程式を完全に解くことは困難である。そこで、元の方程式に内在する対称性や量子相関といった物理的に重要な性質を損なうことなく、シミュレーションしやすい形に再構成することが、計算物理における重要な課題となっている。

藤堂研究室では、モンテカルロ法などのサンプリング手法や、経路積分に基づく量子ゆらぎの表現、特異値分解およびテンソルネットワークによる情報圧縮、統計的機械学習手法などを駆使し、量子スピン系から実在物質、さらには量子コンピュータに至るまで、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る。

また、次世代の大規模シミュレーションに向けたオープンソースソフトウェアの開発・公開にも取り組んでいる。さらに、「量子ソフトウェア」寄付講座や、JST共創の場形成支援プログラム「サステイナブル量子AI研究開発拠点」の活動を通じて、サンプリングやテンソルネットワークに基づく量子アルゴリズムおよび量子機械学習手法の研究開発も精力的に行っている。

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