Nomura, Yusuke

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Affiliation

Faculty of Science and Technology, Department of Applied Physics and Physico-Informatics （Yagami）

Position

Associate Professor
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Career 【 Display / hide 】

  • 2015.04
    -
    2016.08

    École polytechnique, Postdoctoral fellow

  • 2016.09
    -
    2019.03

    The University of Tokyo, Department of Applied Physics, Research Associate

  • 2019.04
    -
    2022.03

    RIKEN, Center for Emergent Matter Science, Research Scientist

  • 2022.04
    -
    Present

    Keio University, Faculty of Science and Technology, Associate Professor

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Academic Background 【 Display / hide 】

  • 2006.04
    -
    2008.03

    The University of Tokyo, College of Arts and Sciences, 理科I類

  • 2008.04
    -
    2010.03

    The University of Tokyo, Faculty of Science, Department of Physics

  • 2010.04
    -
    2015.03

    The University of Tokyo, The Graduate School of Engineering, Department of Applied Physics

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Research Areas 【 Display / hide 】

  • Natural Science / Magnetism, superconductivity and strongly correlated systems

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Research Keywords 【 Display / hide 】

  • Machine learning

  • Condensed Matter Physics

  • Computational Materials Science

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Books 【 Display / hide 】

  • Ab Initio Studies on Superconductivity in Alkali-Doped Fullerides

    Yusuke Nomura, Springer Theses, 2016

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Papers 【 Display / hide 】

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Reviews, Commentaries, etc. 【 Display / hide 】

  • 機械学習と量子多体系の物理—特集 量子多体系の物理と数理

    野村 悠祐

    数理科学 60 ( 12 ) 65 - 71 2022.12

    ISSN  0386-2240

  • Machine Learning for Quantum Many-body Problems

    野村悠祐

    電子情報通信学会誌 (電子情報通信学会)  104 ( 11 ) 1150 - 1157 2021.11

    ISSN  0913-5693

  • Direct observation of Mo-4d and Nd-4f orbital electrons in pyrochlore oxide Nd<sub>2</sub>Mo<sub>2</sub>O<sub>7</sub>

    鬼頭俊介, 金子良夫, 野村悠祐, 有田亮太郎, 有田亮太郎, 十倉好紀, 十倉好紀, 澤博, 有馬孝尚, 有馬孝尚

    日本物理学会講演概要集(CD-ROM) 76 ( 2 )  2021

    ISSN  2189-079X

  • Finite-temperature calculations using deep Boltzmann machines(II): Numerical purification of Gibbs states

    吉岡信行, 吉岡信行, 野村悠祐, NORI Franco, NORI Franco

    日本物理学会講演概要集(CD-ROM) 76 ( 2 )  2021

    ISSN  2189-079X

  • Finite-temperature calculations using deep Boltzmann machines(I): Analytical purification of Gibbs states

    野村悠祐, 吉岡信行, 吉岡信行, NORI Franco, NORI Franco

    日本物理学会講演概要集(CD-ROM) 76 ( 2 )  2021

    ISSN  2189-079X

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Presentations 【 Display / hide 】

  • 量子多体物理と人工ニューラルネットワーク

    野村悠祐

    第2回量子ソフトウェアワークショップ, 

    2023.01

  • 銅酸化物の類似物質としてのd9ニッケル酸化物の理論デザイン

    野村悠祐

    第32回日本MRS年次大会, 

    2022.12

  • 機械学習手法を用いた量子多体系の研究

    野村悠祐

    2022.11

  • Artificial neural networks for exploring quantum many-body physics

    Yusuke Nomura

    Variational Learning for Quantum Matter, 

    2022.07

  • Nickelate superconductors: electronic and magnetic properties and materials design

    Yusuke Nomura

    日本材料科学会 2022年度学術講演大会, 

    2022.05

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Research Projects of Competitive Funds, etc. 【 Display / hide 】

  • Accurate representation of quantum data for promoting materials science and quantum technology

    2023.04
    -
    2027.03

    基盤研究(C), Principal investigator

  • Frontier of Machine Learning Methods for Quantum Many-body Systems

    2023.04
    -
    2025.03

    学術変革領域研究(A), Principal investigator

  • Development of theories for strongly correlated materials design

    2021.04
    -
    2024.03

    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Grant-in-Aid for Scientific Research (B), No Setting

  • First-principles calculations for strongly-correlated materials with an interdisciplinary approach based on machine learning and physics

    2020.04
    -
    2023.03

    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Early-Career Scientists, Grant-in-Aid for Early-Career Scientists, No Setting

    　View Summary

    本研究は、機械学習と量子多体論の分野融合型のアプローチに基づいて、強力かつ汎用的な強相関数値手法を開発し、それを第一原理計算と融合させることによって、強相関物質に対する高精度な定量計算を実現することが目的である。具体的には、1. 強相関数値手法開発、2. 開発した手法の精度検証、3. 現実の系への適用が、研究の主眼である。
    <BR>
    本年度においては、まず電子・格子自由度が相互作用しあう模型に対する人工ニューラル・ネットワークに基づいた波動関数法の開発に成功し、これまでの波動関数法よりも優れた精度で解析が可能になることを示した。この成果は、これまで電子間の強いクーロン相互作用によってモット絶縁体となった物質の基本模型である量子スピン模型への適用がほとんどだった現状を打破し、ニューラル・ネットワーク波動関数法の適用範囲を広げるものである。また、手法拡張と同時に、量子スピン模型においては、手法開発・ベンチマークの段階を超えて、これまで厳密解がわかっていない挑戦的模型への適用も開始した。
    <BR>
    具体的には、競合するスピン間相互作用によりスピン配置にフラストレーションが生じる2次元のJ1-J2模型ハイゼンベルグ模型への適用を行った。この模型は銅酸化物高温超伝導体の母物質の基本模型としても知られる重要な模型であるが、量子モンテカルロ法が負符号により適用が困難であるため、その相図解明は長年の課題となっていた。今回の高精度なニューラル・ネットワーク波動関数法の適用により、フラストレーションの強い領域で、絶対零度でもスピン配置が秩序しないエキゾティックな状態である量子スピン液体相が存在することが示唆された。これまでのJ1-J2模型ハイゼンベルグ模型の研究でも、量子スピン液体相の存在は示唆されていたが、その相境界も先行研究よりも正確に求めることに成功し、量子スピン液体の存在のより強い証拠を示した。

  • Realization of first-principles calculations of magnetism and superconductivity by compression of high-dimensional data

    2018.04
    -
    2021.03

    Japan Society for the Promotion of Science, Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Otsuki Junya, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), No Setting

    　View Summary

    Strongly correlated electron compounds offers various practically useful functionalities such as magnetism and superconductivity. The susceptibility represents the response to an external field, and plays an important role in understanding their physical properties. However, calculations of the susceptibility for realistic strongly correlated compounds have not been realized due to the difficulty in numerical calculations. Applying data science approaches, this project has achieved important progress toward the realization of susceptibility calculations for strongly correlated compounds.

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Awards 【 Display / hide 】

  • Condensed-Matter Science Prize

    2022.11

  • IOP Trusted Reviewer

    2021.09

  • Emerging Leaders 2020

    2020.04, Journal of Physics: Condensed Matter

  • Young Scientist Award of the Physical Society of Japan

    2017.03

  • PhD Thesis Award (Department of Applied Physics)

    2015.03, The University of Tokyo

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Courses Taught 【 Display / hide 】

  • THERMAL PHYSICS

    2023

  • SPECIAL TOPICS IN APPLIED PHYSICS AND PHYSICO-INFORMATICS

    2023

  • SOLID STATE SCIENCE

    2023

  • PRESENTATION TECHNIQUE

    2023

  • NANO SCALE SCIENCE JOINT SEMINAR

    2023

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Memberships in Academic Societies 【 Display / hide 】

  • American Physical Society, 

    2013.02
    -
    Present

  • The Physical Society of Japan, 

    2011.01
    -
    Present
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Committee Experiences 【 Display / hide 】

  • 2020.04
    -
    2021.03

    運営委員 (領域7), 日本物理学会

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