Synge Todo 研究室
主宰者:Synge Todo
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Synge Todo研究室は、量子計算と計算物理学を中心とした理論研究を展開しています。量子コンピュータの実現に向けて、量子ビットの誤り訂正の精度向上やアルゴリズムの効率化に関する研究に取り組んでいます。特に、限られた数の量子ビットで信頼性の高い計算を実行するための構成法や、スピン状態などの基底状態を効率的に用意する方法を開発しています。また量子機械学習の応用研究も進めており、セキュリティ脅威検知などの実用的課題への活用を検討しています。
一方、古典計算の側面では、テンソルネットワークという数学的構造を活用した数値シミュレーション手法を開発しています。この手法を用いて、素粒子物理の格子ゲージ理論や量子多体系の性質を計算機で詳しく調べています。さらにマルコフ連鎖モンテカルロ法や機械学習の最適化技術を組み合わせることで、物質の結晶構造予測や材料の電子状態計算の精度・効率を向上させています。研究室はこうした様々な数値計算手法を結集し、オープンソースソフトウェアとして公開することで、物質科学全般の計算基盤の構築にも貢献しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(17 件)
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- [2025] Bayesian inference of general noise-model parameters from the syndrome statistics of surface codesDOI: https://doi.org/10.1103/wg5h-spy6
- DOI: https://doi.org/10.1103/jp61-6sp2
- [2025] Quantum Machine Learning for Phishing URLs Detection: Implementation and Evaluation with QiskitDOI: https://doi.org/10.1109/icint65528.2025.11030883
- DOI: https://doi.org/10.1007/jhep03(2025)027
- DOI: https://doi.org/10.22323/1.466.0364
- [2025] LSQCA: Resource-Efficient Load/Store Architecture for Limited-Scale Fault-Tolerant Quantum ComputingDOI: https://doi.org/10.1109/hpca61900.2025.00033
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0233858
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cpc.2024.109093
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- DOI: https://doi.org/10.1103/physreve.110.064106
- DOI: https://doi.org/10.1109/icrera62673.2024.10815236
- DOI: https://doi.org/10.1103/physreva.110.012604
- DOI: https://doi.org/10.7566/jpsj.91.044001
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2022.101210
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0125553
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cpc.2022.108375
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