秋山 進一郎
AKIYAMA, Shinichiro
筑波大学
計算科学研究センター
助教
Assistant Professor
Center for Computational Sciences
University of Tsukuba
専門分野
Research fields
素粒子理論
Particle Physics
研究テーマ
Research project
テンソルネットワークと量子計算技術の融合による素粒子物理学の新しい計算手法の開発と応用
Computational particle physics through the integration of tensor network and quantum computing techniques
キーワード
Keywords
格子場の理論, テンソルネットワーク, 量子コンピュータ
Lattice field theory, Tensor Network, Quantum computer
研究者総覧
Researchers Information
https://trios.tsukuba.ac.jp/researcher/0000004802
researchmap
https://researchmap.jp/s_akiyama
経歴
Biography
2017年に国際基督教大学を卒業後、2019年に筑波大学大学院数理物質科学研究科物理学専攻博士前期課程を修了、2022年に同博士後期課程を修了。2021年から2022年にかけて日本学術振興会特別研究員（DC2）を務める。学位取得後、2023年5月まで東京大学大学院理学系研究科「量子ソフトウェア」寄附講座の特任助教を務め、同年6月より筑波大学計算科学研究センター助教（テニュアトラック）として着任。併せて、東京大学大学院理学系研究科の客員共同研究員として研究活動を継続している。
After graduating from the International Christian University in 2017, he completed the Master’s program in Physics at the Graduate School of Pure and Applied Sciences, University of Tsukuba in 2019, and the Doctoral program at the same graduate school in 2022. From 2021 to 2022, he served as a JSPS Research Fellow (DC2). After earning his Ph.D., he worked as a Project Assistant Professor in the “Quantum Software” endowed chair at the Graduate School of Science, The University of Tokyo, until May 2023. In June 2023, he was appointed as an Assistant Professor (tenure-track) at the Center for Computational Sciences, University of Tsukuba. He also continues his research as a Visiting Collaborative Researcher at the Graduate School of Science, The University of Tokyo.
研究概要
Research Outline
私は、テンソルネットワークと呼ばれる計算手法を活用し、素粒子物理学の研究に取り組んでいます。素粒子物理学の数値計算では、モンテカルロ法と呼ばれる方法が標準的で、これまでに多くの重要な研究成果がもたらされてきました。その一方で、モンテカルロ法ではどうしても計算することが難しい問題も数多く残されています。その筆頭となっている難問は、初期宇宙や中性子星の理解に欠かせない、有限温度・密度の量子色力学（QCD）という理論を解き明かすことです。この研究では、テンソルネットワーク、量子計算、機械学習といった、モンテカルロ法とは異なる計算原理に基づく手法の研究・開発を進めることで、素粒子物理学における未踏の研究領域を開拓していくことを目指しています。
I am working in the research field of particle physics, particularly using a computational approach known as tensor networks. In numerical studies of particle physics, the Monte Carlo method has long been the standard tool, leading to numerous remarkable achievements. However, there remain many problems that are extremely difficult to address with Monte Carlo simulations alone. One of the most prominent challenges is solving quantum chromodynamics (QCD) at finite temperature and density, that is a problem essential for understanding the early universe and neutron stars. In this research, I aim to explore uncharted areas of particle physics by studying and developing computational methods based on principles different from Monte Carlo, such as tensor networks, quantum computing, and machine learning.
私が目指すトランスボーダー研究者とは
What is my goal as a transborder researcher?
TRiSTARプログラムを通じて、産学官における様々な方々との情報交換、議論を加速させ、異分野連携を積極的に模索していけるような研究者になりたいと考えています。また、自身の専門分野で培われた考え方や計算科学的な技術の応用可能性を俯瞰的な立場から捉え、学際的な研究連携を推進していく研究拠点の形成を目指しています。
Through the TRiSTAR program, I aspire to become a researcher who can accelerate the exchange of information and discussions with people from diverse sectors involving industry, academia, and government, while actively exploring opportunities for interdisciplinary collaboration. Furthermore, I aim to take a broad, cross-disciplinary perspective in identifying the potential applications of the conceptual approaches and computational science techniques cultivated in my own research field, and to work toward establishing a research hub that promotes interdisciplinary research collaboration.