野村 悠祐 (ノムラ ユウスケ)

Nomura, Yusuke

写真a

所属(所属キャンパス)

理工学部 物理情報工学科 (矢上)

職名

准教授

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2015年04月
    -
    2016年08月

    エコール・ポリテクニーク, 博士研究員

  • 2016年09月
    -
    2019年03月

    東京大学, 大学院工学系研究科 物理工学専攻, 助教

  • 2019年04月
    -
    2022年03月

    理化学研究所, 創発物性科学研究センター, 研究員

  • 2022年04月
    -
    継続中

    慶應義塾大学, 理工学部・理工学研究科, 准教授

学歴 【 表示 / 非表示

  • 2006年04月
    -
    2008年03月

    東京大学, 教養学部, 理科I類

  • 2008年04月
    -
    2010年03月

    東京大学, 理学部, 物理学科

  • 2010年04月
    -
    2015年03月

    東京大学, 大学院工学系研究科, 物理工学専攻

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 自然科学一般 / 磁性、超伝導、強相関系

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 機械学習

  • 物性物理

  • 計算物質科学

 

著書 【 表示 / 非表示

  • Ab Initio Studies on Superconductivity in Alkali-Doped Fullerides

    Yusuke Nomura, Springer Theses, 2016年

論文 【 表示 / 非表示

全件表示 >>

総説・解説等 【 表示 / 非表示

  • 量子機械学習 3.量子多体問題への機械学習

    野村悠祐

    電子情報通信学会誌 104 ( 11 ) 1150 - 1157 2021年11月

    ISSN  0913-5693

  • 深層ボルツマンマシンを用いた有限温度計算(II):熱平衡状態の数値的純粋化

    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年

    ISSN  2189-079X

  • 深層ボルツマンマシンを用いた有限温度計算(I):熱平衡状態の解析的純粋化

    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年

    ISSN  2189-079X

  • 機械学習手法を用いて量子多体系に挑む-手法拡張を含む最近の進展-

    野村悠祐

    固体物理 56 ( 3 ) 117 - 130 2021年

    ISSN  0454-4544

  • 幾何学的フラストレート系イリジウム酸化物Ca<sub>5</sub>Ir<sub>3</sub>O<sub>12</sub>の第一原理低エネルギー有効ハミルトニアン導出

    中村和磨, CHARLEBOIS Maxime, MOREE Jean-Baptiste, 野村悠祐, 只野央将, 吉本芳英, 山地洋平, 長谷川巧, 松平和之, 今田正俊, 今田正俊

    日本物理学会講演概要集(CD-ROM) 76 ( 1 )  2021年

    ISSN  2189-079X

全件表示 >>

研究発表 【 表示 / 非表示

  • Artificial neural networks for exploring quantum many-body physics

    Yusuke Nomura

    Variational Learning for Quantum Matter, 

    2022年07月

  • ニッケル酸化物超伝導体の電子・磁気物理と物質デザイン

    野村悠祐

    日本材料科学会 2022年度学術講演大会, 

    2022年05月

  • Artificial neural networks for quantum many-body problems

    Yusuke Nomura

    APS March Meeting 2022, 

    2022年03月

  • フラーレン超伝導体薄膜における超伝導のドーピング非対称性

    野村悠祐

    京都大学基礎物理学研究所研究会 「非自明な電子状態が生み出す超伝導現象の最前線:新たな挑戦と展望」, 

    2021年12月

  • Artificial Neural Networks for Analyzing Quantum Many-Body Problems

    Yusuke Nomura

    KMS 2021 Winter Conference, 

    2021年11月

全件表示 >>

競争的研究費の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 物質設計を見据えた強相関理論の構築

    2021年04月
    -
    2024年03月

    日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 大槻 純也, 野村 悠祐, 品岡 寛, 吉見 一慶, 基盤研究(B), 未設定

  • 機械学習と物性理論の分野融合的アプローチによる強相関第一原理計算

    2020年04月
    -
    2023年03月

    日本学術振興会, 科学研究費助成事業 若手研究, 野村 悠祐, 若手研究, 未設定

     研究概要を見る

    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。

  • 高次元データの次元圧縮によって実現する磁性と超伝導の第一原理計算

    2018年04月
    -
    2021年03月

    日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 大槻 純也, 吉見 一慶, 野村 悠祐, 品岡 寛, 大関 真之, 基盤研究(B), 未設定

     研究概要を見る

    強相関電子系化合物では、多数の電子がクーロン斥力によって強く相互作用しあうことで、磁性や超伝導などの実用的に有用な様々な機能物性が発現する。それらの物性を理解する上で、外場への応答を表す感受率が重要な役割を果たす。しかし、現実の強相関化合物に対する感受率の計算は、数値計算の難しさのために実現していない。本研究では、データ科学的な方法論を応用することで、強相関化合物の感受率計算の実現に向けた多くの進展を得た。

  • 強相関物質における格子自由度の役割解明とフォノンがもたらす機能物性の探索

    2017年04月
    -
    2021年03月

    日本学術振興会, 科学研究費助成事業 若手研究(B), 野村 悠祐, 若手研究(B), 未設定

     研究概要を見る

    磁性や超伝導などの様々な機能物性を示す強相関物質においては、電子自由度がフォノン(格子振動)自由度と密接に絡み合って物性を発現する。これまで電子自由度が作り出す非自明な物性は盛んに研究されているが、強相関物質におけるフォノンの役割に関しては未解明な部分が多い。本研究の目的は、強相関系における電子とフォノン自由度の絡み合いの理解を進展させることであった。本研究では、機械学習を用いた強力な電子格子結合模型のソルバーを開発し、現実物質におけるフォノン自由度の理解のための礎を築いた。また、近年発見されたニッケル酸化物超伝導体において、格子構造制御により超伝導性能が向上する可能性を示す重要な成果を得た。

  • 強相関物質設計と機能開拓 -非平衡系・非周期系への挑戦-

    2016年05月
    -
    2021年03月

    日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(S), 今田 正俊, 山地 洋平, 三澤 貴宏, 野村 悠祐, 三宅 隆, 大槻 東巳, 井戸 康太, 中村 和磨, 平山 元昭, 有田 亮太郎, 望月 維人, 酒井 志朗, 只野 央将, 大越 孝洋, 基盤研究(S), 未設定

     研究概要を見る

    強相関電子系の高精度解明や第一原理的究明の多数の成果のうち字数の関係で数点に絞って述べる。
    第一原理的なハミルトニアンを得る方法を改良して適用し、量子ソルバーで解いて銅酸化物の実験相図の初めての定量再現に成功したが、この結果から、モット絶縁体の金属化で生じる特有の強い有効引力が超伝導の主因であり、またストライプ相との激しい競合の原因でもあることを解明した。さらに超伝導凝縮エネルギーの主因を解明した。2種類のキャリア濃度のLa2-xSrxCuO4の界面での格子緩和が界面での電子状態の急激な変化を緩やかにし、界面一層での超伝導最適化に有利に働くことを示した。幾何学的にフラストレートした量子ハイゼンベルク模型で、電子が分数化し、スピノンを分数粒子として持つ量子スピン液体相が存在することを確立した。角度分解光電子分光の機械学習で自己エネルギーの正常部分と異常部分の顕著なピーク構造と全自己エネルギーでの相殺を発見していたが、ノイズの影響、外的影響、結果の異なる先行研究との比較検証から、この発見の信頼性を確立した。また「悪い金属」との関係、超伝導の転移温度を決める新たな要素を見出した。
    高圧下の高温超伝導が量子結晶を舞台に生じていることを示した。Ni酸化物の超伝導と銅酸化物との比較および超伝導最適化に結びつき得る物質設計を行なった。準結晶超伝導の特異な性格を解明した。
    ハバード模型のd波超伝導でのギャップの構造を求め現実の銅酸化物との差異に関する知見と洞察を得た。
    種々のIr酸化物とRu塩化物の第一原理有効ハミルトニアンを導き、外部電場・磁場効果、電子相関効果、スピン軌道相互作用効果、トポロジカルな性質、物性と機能性を解明した。また、ルテニウムのハロゲン化物において、マヨラナ物質の実現の道筋を示した。
    ランダム系の電子相図を機械学習で解明した。スキルミオンの安定化機構、電気磁気効果を解明した。

全件表示 >>

受賞 【 表示 / 非表示

  • IOP Trusted Reviewer

    2021年09月

  • Emerging Leaders 2020

    2020年04月, Journal of Physics: Condensed Matter

  • 日本物理学会 若手奨励賞 (領域7)

    2017年03月

  • 工学系研究科長賞(物理工学専攻)

    2015年03月, 東京大学大学院

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 物理情報工学特別講義

    2022年度

  • プレゼンテーション技法

    2022年度

  • 理工学基礎実験

    2022年度

  • 総合デザイン工学課題研究

    2022年度

  • 総合デザイン工学特別研究第2

    2022年度

全件表示 >>

 

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • アメリカ物理学会, 

    2013年02月
    -
    継続中
  • 日本物理学会, 

    2011年01月
    -
    継続中

委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2020年04月
    -
    2021年03月

    運営委員 (領域7), 日本物理学会