Guo‐qing Zheng 研究室
主宰者:Guo‐qing Zheng
岡山大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Guo-qing Zheng研究室は、物理学と機械学習の二つの領域に跨がる研究を展開しています。
物理学の研究では、超伝導体と関連する物質の微視的性質を調べています。主にNMR(核磁気共鳴)やNQR(核四重極共鳴)といった微視的な核スピン測定技術を用いて、超伝導物質の内部状態を探求しています。カゴメ金属やトポロジカル超伝導体など新しい物質系における超伝導状態の成り立ちや、磁場や圧力下での秩序状態の変化を明らかにすることが目標です。特に、複数のエネルギー間隙を持つ超伝導状態、対称性の破れに伴う格子変形、磁場による秩序構造の操作可能性など、多様な物理現象を実験的に検証しています。
機械学習の研究では、大規模言語モデルの適応と制御に取り組んでいます。複数のタスクやデータ源に同時に対応するプロンプト設計、ノイズの多い学習データからの信号抽出、少量のラベル付きデータでの効果的な学習など、実用的な課題に直面した時のモデルの振る舞いを分析・改善することを扱っています。これらの研究を通じて、既存のモデルが有する特性や限界を理解し、より堅牢で汎用的な学習系の構築を目指しています。
※ 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(28 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1212/nxg.0000000000200240
- DOI: https://doi.org/10.1103/ddvn-8c9n
- DOI: https://doi.org/10.1103/7hhv-9fq7
- [2025] Fully-gapped superconductivity with rotational symmetry breaking in pressurized kagome metal CsV3Sb5DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-58941-w
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-025-12203-8
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.emnlp-industry.11
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3351938
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-024-49225-w
- DOI: https://doi.org/10.7566/jpsj.92.064711
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- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2545/1/012001
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevlett.130.266002
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41535-023-00555-w
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevb.107.l100505
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.702
- DOI: https://doi.org/10.7566/jpsj.92.015001
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41535-022-00437-7
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.insights-1.20
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-main.64
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2022.emnlp-main.456
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-main.42
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.abl4432
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.findings-emnlp.134
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-main.66
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevb.104.224508
- DOI: https://doi.org/10.7566/jpsj.90.111008
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17319
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-long.97
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