研究成果

下のリンクをご参照ください。

• google scholar (野村悠祐)

• google scholar (村上 雄太)

• google scholar (陳 曉邑)

• google scholar (森 仁志)

• 論文リスト（個人ウェブページ（野村））

• 招待講演リスト（個人ウェブページ（野村））

研究内容を少し噛み砕いて説明しています（着任前の成果も含まれます）。

• 量子力学的多体系の予測の難しさをランク付けする統一的数値指標を提唱 −従来のコンピュータが達成した最高精度をもとに開発途上の量子コンピュータの達成目標も明確化−

• 機械学習手法により物理の難問「量子スピン液体」を解明 －スーパーコンピュータ「富岳」も用いた最先端の計算により実現－   （youtube解説）

•  熱と量子の揺らぎを発現する深層学習モデルを発見 －「富岳」などにより自然界の根源的なシミュレーションが加速－

• 機械学習の関数を用いて量子状態を表現する方法を提唱 －機械学習の手法を用いて量子多体系の性質に迫る－

• なぜ高温超伝導体は界面で優れた特性を持つか？ ― 銅酸化物界面で超伝導転移温度が安定に最適化される機構を解明

• 炭素のサッカーボールが集まるとなぜ高温超伝導体になるか －最先端計算シミュレーションにより長年の謎を解明－

英語の記事もあります。

• Modeling quantum spin liquids using machine learning

• Understanding finite-temperature quantum effects better with machine learning

• Modified nickelate materials could serve as useful test-beds for understanding high-temperature superconductivity