yrammuS 要概高温超伝導性を示す新規高圧縮水素化物を効率良く発見するために，計算科学とデータ科学を融合させた探索方法の開発とその応用に取り組んだ．データベースの強化を目指し，遺伝的アルゴリズムを用いた結晶構造予測法と第一原理電子状態計算手法を使ってアルゴン水素化物の高圧安定相と超伝導相を探索したところ，1500 GPa付近でArH2及びArH4が70 Kの超伝導になることを予測した．この結果をデータベースに追加し，遺伝的プログラミングを用いた機械学習によってデータから超伝導性予測器を作成して3元系水素化物に適用したところ，H4FP，H5C4Mo2などが高温超伝導の候補として選出された．第一原理計算による検証の結果，H4FPは300 GPaで27 K，H5C4Mo2は20 GPaで15 Kの超伝導となるが，硫化水素に匹敵するような高温超伝導には至らなかった．予測器の精度改善を目指してデータベースの更なる強化に取り組み，2元系水素化物の種類を23から62まで増やして今後の再探索に向けた準備を行った．I developed and applied an efficient search method for high-temperature superconducting hydrides, which is based on an integration of computational science and data science. To strengthen our database on the superconducting hydrides, I explored superconducting phases in argon hydrides using crystal structure prediction technique based on a genetic algorithm and first-principles calculations, and found that ArH2 and ArH4 show the superconducting critical temperature of 70 K at around 1500 GPa. Then, I made a superconductivity predictor from the database by machine learning based on a genetic programming technique, and applied it to ternary hydrides. In consequence, H4FP, H5C4Mo2, etc. were selected as the candidates for high-temperature superconductors, whereas they showed no high-temperature superconductivity in the validation by first-principles calculations, e.g. 27 K at 300 GPa for H4FP and 15 K at 20 GPa for H5C4Mo2. To modify the predictor for my future work, I increased the number of binary hydrides in the database from 23 to 62.エラー耐性のある量子計算の実現方法に，Topological Quantum Computer （TQC）と呼ばれるモデルで計算を行う手法がある．TQC向けの量子回路（以下，TQC回路）は，braidingと呼ばれる操作に対応した2つのタイプの互いに交差するループで表現でき，すべてのループを内包する直方体の体積が実現コストとなる．TQC回路の実現する機能を変えずに，その表現する図形を変形するいくつかの変形ルールが知られており，変形を組み合わせてTQC回路を最適化できる．変形ルールの中で特に有用な変形がbridge compressionと呼ばれる操作で，その変形が適用できるのは，変形の前後で図形のトポロジーを変えない時である．そのような条件は，計算機で扱うにはあいまいであるため，計算機プログラムでTQC回路を最適化することは困難であった．本研究では，bridge compressionが行えるかどうかの条件を記述するための理論を構築し，それを用いてTQC回路を最適化する手法を考案した．Topological Quantum Computer (TQC) is a computational model to realize fault-tolerant quantum 石河 孝洋65Takahiro ISHIKAWA山下 茂66Shigeru YAMASHITA計算高圧科学とデータ科学の融合による水素化物高温超伝導体の探索 (2017年採択)Search for high-temperature superconducting hydrides by integration of computational high-pressure science and data science(Project 2017)Topological Quantum Computer向けの量子回路の変形理論とその応用 (2017年採択)Theory of Transformation Rules of Quantum Circuits for Topological Quantum Computers and Its Applications(Project 2017)55Rep. Grant. Res., Asahi Glass Foundation (2019)
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