| jh240028 |
CPUとGPUを同時利用する自己学習モンテカルロ法の開発 |
| 課題代表者 |
永井佑紀(東京大学情報基盤センター)
Yuki Nagai
(The Information Technology Center, The University of Tokyo)
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| 概要 |
N/A
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| 関連Webページ |
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| 報告書等 |
研究紹介ポスター
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最終報告書
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| 業績一覧 |
(1) 学術論文 （査読あり） |
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Yuki Nagai, Yutaka Iwasaki, Koichi Kitahara, Yoshiki Takagiwa, Kaoru Kimura, Motoyuki Shiga, "High-Temperature Atomic Diffusion and Specific Heat in Quasicrystals", Physical Review Letters, 132 196301 (2024)
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Bo Thomsen, Yuki Nagai, Keita Kobayashi, Ikutaro Hamada, Motoyuki Shiga, "Self-learning path integral hybrid Monte Carlo with mixed ab initio and machine learning potentials for modeling nuclear quantum effects in water", The Journal of Chemical Physics, 161 204109 (2024)
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Yuki Nagai, Akio Tomiya, "Self-Learning Monte Carlo with Equivariant Transformer", Journal of the Physical Society of Japan, 93, 114007 (2024)
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| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） |
| 該当なし |
| (3) 国際会議発表（査読なし） |
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永井佑紀、"Kolmogorov Arnold Networks の物理系への適用"、第3回 学術変革領域「学習物理」物性関係討論会, 上智大学,2024年6月
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Yuki Nagai, "LATTICEQCD.JL: Simulation of Quantum Chromo-Dynamics in 4 Dimensional Spacetime", SIAM Conferences SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE25), Fort Worth, US, March, 2025
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Yuki Nagai, "Self-learning Monte Carlo method with equivariant Transformer", DAMTP Data Intensive Science Seminar, Cambridge University, UK, March, 2025
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| (4) 国内会議発表（査読なし） |
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Y. Nagai, "High-Temperature Atomic Diffusion and Specific Heat in Al-Pd-Ru Quasicrystals and Approximants", The 11th International Conference on Aperiodic Crystals, France, June 2024
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永井佑紀、"Juliaによる数値計算入門"、Julia in Physics 2024, 東京大学 2024年12月
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永井佑紀、"Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)の物理分野への応用：分子動力学法への適用", 2024年冬学期第8回駒場物性セミナー, 東京大学、2024年12月
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永井佑紀、"機械学習分子動力学法の加速と効率的な学習：自己学習ハイブリッドモンテカルロ法", 高分子計算機科学研究会（オンライン開催）"機械学習を活用した高分子シミュレーションの基礎と応用", オンライン, 2024年11月
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永井佑紀, 奥村雅彦、Kolmogorov-Arnold Networksの物理系への適用について, 日本物理学会第79回年次大会, 北海道大学 2024年9月
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Yuki Nagai, "Efficient and Accurate Molecular Dynamics: The Self-Learning Hybrid Monte Carlo Method", 第52回ASE研究会、東京大学, 2024年12月
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永井佑紀, "機械学習によるシミュレーションの高速化：自己学習モンテカルロ法", Supercomputing Japan 2025, タワーホール船堀, 2025年2月
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| (5) 公開したライブラリなど |
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FluxKAN
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| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） |
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研究論文プレスリリース】6次元の揺らぎがもたらす準結晶の奇妙な物性 — 機械学習分子運動力学シミュレーションで解明 —
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永井佑紀、"Juliaではじめる数値計算入門" 技術評論社 (2024)
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