理化学研究所

惑星の母天体、実は長生き?~中間質量星周りの原始惑星系円盤ではガス散逸が遅い可能性~ 1701物理及び化学

惑星の母天体、実は長生き?~中間質量星周りの原始惑星系円盤ではガス散逸が遅い可能性~

中間質量星周りにある「原始惑星系円盤」のガス散逸過程をシミュレーションし、円盤の寿命が従来の認識(数百万年)よりも10倍程度長い可能性があることを示した。
台風の強風予測を改善~もしも静止気象レーダ衛星があったら~ 0303宇宙環境利用

台風の強風予測を改善~もしも静止気象レーダ衛星があったら~

静止気象レーダ衛星の有効性を示す研究を実施してきた。仮想的に30メートル四方のレーダアンテナを静止衛星に搭載して常時観測した場合の有用性を評価し、台風による強風の予報が改善されることを新たに示した。
単一分子の精密ナノ分光 ~観察しているナノ物質の性質を正確に評価する手法の確立~ 1700応用理学一般

単一分子の精密ナノ分光 ~観察しているナノ物質の性質を正確に評価する手法の確立~

ナノメートルサイズの領域に局在する光を用いることで、原子分解能を持つ顕微鏡で観察しているナノ物質の性質を直接測る精密ナノ分光手法を確立した。
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電池材料粒子内部の高精細な可視化に成功~多次元イメージング計測とデータ科学の連携~ 1700応用理学一般

電池材料粒子内部の高精細な可視化に成功~多次元イメージング計測とデータ科学の連携~

リチウム電池正極材料の一つであるニッケル−マンガン酸リチウム粒子の1粒に対して、「タイコグラフィ-XAFS法」測定を大型放射光施設「SPring-8」 で行い、計測データを粒子内部のマンガンとニッケルの元素分布や価数分布のデータマイニングと連携させることで、粒子内部の複数の不均一な構造の可視化に成功した。
軟X線顕微分光法による接着因子の可視化に成功 ~接着界面の学理構築に貢献~ 0504高分子製品

軟X線顕微分光法による接着因子の可視化に成功 ~接着界面の学理構築に貢献~

大型放射光施設「SPring-8」の高輝度軟X線ビームを用いた「軟X線顕微分光法」によって、熱可塑性樹脂と熱硬化性エポキシ接着剤の接着界面における接着因子の可視化に成功した。
スーパーコンピュータ「富岳」 TOP500、HPCG、HPL-AI、Graph500にて3期連続世界第1位を獲得 1601コンピュータ工学

スーパーコンピュータ「富岳」 TOP500、HPCG、HPL-AI、Graph500にて3期連続世界第1位を獲得

Cは、世界のスーパーコンピュータの性能ランキングである第57回「TOP500」リストで、3期連続の世界第1位を獲得した。
生命科学実験の効率的な自動化を実現するスケジューリング手法を開発 1504数理・情報

生命科学実験の効率的な自動化を実現するスケジューリング手法を開発

実験手順を複数の機器で効率よく実行するためのスケジューリング問題に対して、混合整数計画問題として数理的に定式化した上で、分枝限定法を用いて解を求める方法を開発した。
ジアステレオ収束的な(3+2)環化付加型反応の開発 ~鍵と鍵穴から誘導適合へ~ 0502有機化学製品

ジアステレオ収束的な(3+2)環化付加型反応の開発 ~鍵と鍵穴から誘導適合へ~

ニッケル錯体触媒を用いて、基質の異性化を活用したα-ケトエステルエノラートとニトロンとのジアステレオ収束的な(3+2)環化付加型反応の開発に成功した。医薬や農薬の開発する際のビルディングブロックとして重要な連続不斉点を持つ複雑なキラル分子(不斉分子)の選択的供給に貢献すると期待。
シリコン3量子ビットを実現~シリコン量子コンピュータの複数量子ビット制御に指針~ 1700応用理学一般

シリコン3量子ビットを実現~シリコン量子コンピュータの複数量子ビット制御に指針~

シリコン量子ドットデバイス中の電子スピンを用いて、3量子ビットの制御および量子もつれ状態の生成に成功した。
お金の流れのネットワーク構造を世界で初めて解明 1505金融工学

お金の流れのネットワーク構造を世界で初めて解明

最新のビッグデータ・ネットワーク科学を用いて、地方銀行の企業口座間のお金の流れの構造を解明することに成功した。
酸化亜鉛でスピン軌道相互作用と電子相関の共存を実証 ~新しい電子相開拓への手がかり~ 1701物理及び化学

酸化亜鉛でスピン軌道相互作用と電子相関の共存を実証 ~新しい電子相開拓への手がかり~

高品質の酸化亜鉛においてスピン軌道相互作用効果と強いクーロン相互作用(電子相関)が共存することを実証した。
”自然界”を効率的に学習する方法を開発~量子系ハミルトニアンの効率的な学習に必要なデータ数は?~ 1700応用理学一般

”自然界”を効率的に学習する方法を開発~量子系ハミルトニアンの効率的な学習に必要なデータ数は?~

量子力学に従う多粒子系(量子多体系)を特徴付けるエネルギー関数、すなわちハミルトニアンを少ないサンプルデータ数で効率的に学習する新手法を開発した。ハミルトニアン学習におけるデータサンプル数の必要十分条件は、量子多体系の粒子数Nに対してNα(1/2 < α < 3)であることを明らかにした。
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