研究者
J-GLOBAL ID:200901041938508956   更新日: 2024年02月27日

永井 佑紀

ナガイ ユウキ | Nagai Yuki
所属機関・部署:
職名: 准教授
ホームページURL (1件): http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/YNagai/ynagai/
研究分野 (2件): 磁性、超伝導、強相関系 ,  半導体、光物性、原子物理
研究キーワード (6件): 異方的超伝導 ,  渦糸 ,  磁束量子 ,  超伝導 ,  Vortex ,  Superconductivity
競争的資金等の研究課題 (15件):
  • 2022 - 2027 「学習物理学」の創成-機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革
  • 2022 - 2027 ニューラルネットワークで創成する新しい物性物理学
  • 2022 - 2025 対称性を考慮したニューラルネットワークによる有効模型構築
  • 2022 - 2025 量子多体問題に表れる固有値計算に対する高速化・高精度化手法の研究開発
  • 2022 - 2024 機械学習分子シミュレーションによる準結晶の高次元性の解析:異常高温比熱の解明
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論文 (112件):
  • 志賀 基之, Thomsen B., 永井 佑紀. ソフトウェア紹介「PIMD」. アンサンブル. 2023. 25. 4. 303-310
  • 永井 佑紀, 田中 章詞*, 富谷 昭夫*. ダイナミカルフェルミオンをもつ非アーベリアンゲージ理論における自己学習モンテカルロ法. Physical Review D. 2023. 107. 5. 054501\_1-054501\_16
  • 永井 佑紀, 品岡 寛*. スパースモデリングを用いた超伝導準古典理論. Journal of the Physical Society of Japan. 2023. 92. 3. 034703\_1-034703\_8
  • Wallerberger M.*, Badr S.*, Hoshino Shintaro*, Huber S.*, Kakizawa Fumiya*, 是常 隆*, 永井 佑紀, Nogaki Kosuke*, 野本 拓也*, 森 仁志*, et al. sparse-ir; Optimal compression and sparse sampling of many-body propagators. Software X (Internet). 2023. 21. 101266\_1-101266\_7
  • 町田 理*, 永井 佑紀, 花栗 哲郎*. Yu-Shiga-Rusinov状態におけるゼーマン効果. Physical Review Research (Internet). 2022. 4. 3. 033182\_1-033182\_12
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MISC (64件):
  • 永井 佑紀. 1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング. 1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング. 2022. 244
  • 飯田一樹, 永井佑紀, 永井佑紀, 岡部博孝, 村井直樹, 石角元志, 中村充孝, 稲村泰弘, 幸田章宏, 幸田章宏, et al. (La,Na)Fe2As2の磁気揺らぎのドーピング依存性. 日本物理学会講演概要集(CD-ROM). 2020. 75. 1
  • 永井 佑紀. 第2部 統計,5; 自己学習モンテカルロ法. 物理学者、機械学習を使う. 2019. 74-86
  • 永井佑紀, 永井佑紀, 奥村雅彦, 小林恵太, 志賀基之. 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法:第一原理分子シミュレーションの高速化. 日本物理学会講演概要集(CD-ROM). 2019. 74. 2
  • 永井佑紀, 永井佑紀, 奥村雅彦, 小林恵太, 志賀基之. 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法:機械学習による第一原理分子シミュレーションの高速化. 分子シミュレーション討論会講演要旨集. 2019. 33rd
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書籍 (4件):
  • 1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング (KS情報科学専門書)
    講談社 2022 ISBN:4065282829
  • 物理学者、機械学習を使う : 機械学習・深層学習の物理学への応用
    朝倉書店 2019 ISBN:9784254131291
  • 超伝導磁束状態の物理
    裳華房 2017
  • 理科のおさらい 物理 (おとなの楽習)
    自由国民社 2008 ISBN:4426103657
講演・口頭発表等 (135件):
  • 自己学習モンテカルロ法; 機械学習によるシミュレーションの加速
    (7th Model Calculation Seminars)
  • スパースモデリングを用いた超伝導準古典理論
    (第29回渦糸物理ワークショップ)
  • 自己学習ハイブリッドモンテカルロ法; 機械学習ポテンシャル学習の自動化と厳密計算
    (Quloud-PIMDセミナー; 「PIMD」を活用した材料シミュレーション)
  • 同変トランスフォーマーによる自己学習モンテカルロ法
    (Large-scale lattice QCD simulation and application of machine learning)
  • 電子、原子、クォーク、グルーオンに対する自己学習モンテカルロ法
    (East Asia Joint Seminars On Statistical Physics 2023)
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学歴 (3件):
  • 2005 - 2010 東京大学 理学系研究科 物理学専攻
  • 2001 - 2005 北海道大学 工学部 応用物理学科
  • 1998 - 2001 私立札幌光星高等学校
学位 (1件):
  • 博士(理学) (東京大学)
経歴 (8件):
  • 2024/02 - 現在 東京大学 情報基盤センター 准教授
  • 2019/04 - 現在 学習院大学物理学科 非常勤講師
  • 2019/07 - 2024/01 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 システム計算科学センター 副主任研究員
  • 2018/08 - 2023/03 特定研究開発法人 理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員
  • 2010/04 - 2019/06 日本原子力研究開発機構 研究職職員
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委員歴 (1件):
  • 2012/10 - 2013/09 日本物理学会 領域8 運営委員(低温)
受賞 (2件):
  • 2018/10 - 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 理事長表彰 研究開発功績賞
  • 日本物理学会 第9回(2015年)日本物理学会若手奨励賞
所属学会 (2件):
米国物理学会 ,  日本物理学会
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