Ryui Kaneko

機械学習を組込んだ第一原理強相関電子状態計算法を用いて、 銅酸化物超伝導の物質依存性を定量再現し、超伝導を制御する主成分が明らかに −明らかになった銅酸化物の大局的位置の解明から物質設計の指針も− 発表のポイント 銅酸化物のような強相関電子系（注1）に適した第一原理計算手法（注２）に人工ニューラルネットワーク（注３）を用いる機械学習の手法を組み込んで開発した高精度の量子多体計算法（注４）を、任意パラメタなしに物質に即して適用し、スーパーコンピュータ「富岳」（注５）を活用して、40年近くの謎だった銅酸化物の超伝導解明に役立てました。 最適超伝導転移温度の大きく異なる4種類の銅酸化物物質群とそのキャリア濃度依存性を網羅的に計算して実験で見られる物質依存性を再現しました。 現実の銅酸化物で超伝導がどのように制御されるかの主要因を突き止めました。 強い電子相関にもかかわらず、現実の銅酸化物では電子相関とともにさらに超伝導が増大するような「弱結合」領域に属するという、銅酸化物の大局的位置が明らかになりました。これにより、局所クーロン斥力（同じ符号の電荷をもつ電子間に働いている斥力的なクーロン相互作用）を強め、非局所クーロン斥力を弱めることがさらなる超伝導増強につながるという物質設計指針への示唆が得られました。 超伝導を引き起こすクーパー対の形成に必要な有効引力が、「強い局所斥力から有効引力が生じる」という一見逆説的な創発性に由来することを明らかにしました。 高温超伝導発生の背景に電子の「分数化」（注６）があるというメカニズムと符合する結果が得られました。 https://www.waseda.jp/inst/research/news/75754 https://www.sophia.ac.jp/jpn/article/news/release/20231127release/ https://www.sophia.ac.jp/assets/uploads/2023/11/1525f7a14a3a75c89cd557d1182ea7a1.pdf https://www.jicfus.jp/jp/press231129/ https://www.r-ccs.riken.jp/outreach/topics/20231129-1/ Model Correctly Predicts High-Temperature Superconducting Properties https://physics.aps.org/articles/v16/s170

二次元での量子シミュレーションの性能を検証する新手法を確立 量子シミュレータの開発に貢献する研究成果 近畿大学 理工学部（大阪府東大阪市）理学科 物理学コース 研究員 金子 隆威と、准教授 段下 一平は、物理学で用いる高精度な数値計算手法「ＰＥＰＳ法」と、量子の複雑な挙動を再現する量子シミュレーションという２つの方法で２次元空間において多数の量子の動きを調べ、この２つの手法の性能を相互検証しました。その結果、双方の信頼性が確認でき、さらに、ＰＥＰＳ法を用いてこれまで調べることができていなかった未開拓のパラメーター領域において、量子情報の伝搬速度を算出することにも成功しました。 本研究成果は、２次元での量子シミュレーションの性能を検証する新たな手法を確立するもので、今後の量子シミュレーター開発に貢献できると期待されます。また、量子情報伝搬の基礎理論構築にも役立ちます。 本件に関する論文は、２０２２年３月２１日（月）（日本時間）に、物理科学分野の国際的な学術雑誌「Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｐｈｙｓｉｃｓ」に掲載されます。 本研究は、「ＪＳＴ 創発的研究支援事業」課題番号ＪＰＭＪＦＲ２０２Ｔ、「ＪＳＴ ＣＲＥＳＴ」課題番号ＪＰＭＪＣＲ１６７３、「ＪＳＰＳ 科学研究費」課題番号１８Ｈ０５２２８、２１Ｈ０１０１４、２１Ｋ１３８５５、「文部科学省 Ｑ－ＬＥＡＰ」課題番号ＪＰＭＸＳ０１１８０６９０２１による助成を受けたものです。 https://www.jst.go.jp/pr/announce/20220321/index.html https://research-er.jp/articles/view/108863 https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP628795_22032022000000/ https://newscast.jp/news/6201240 https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220323-2301346/