Degenerate coupled-cluster theory
この論文では、任意の縮退・非縮退スレーター行列式を基準としてエネルギーと波動関数を計算する新しいサイズ一貫性かつ収束する黒箱型結合クラスター法（ΔCC）と、それを基盤とした強相関に適した準縮退結合クラスター法（QCC）を提案し、これらが従来の方法よりも高い精度と効率性を示すことを示しました。
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155 件の論文
Initialization with a Fock State Cavity Mode in Real-Time Nuclear--Electronic Orbital Polariton Dynamics
本研究は、Fock 状態で初期化された量子化キャビティモードを用いたリアルタイム核電子軌道法によるシミュレーションを通じて、光と物質の絡み合いを考慮しない平均場近似では極性子形成が予測されないのに対し、完全量子論的アプローチでは偶数次の演算子期待値の振動や光物質絡み合いを通じて極性子形成が確認されることを示し、古典電磁気学に直接対応しない初期条件が量子論的なみで記述可能な物理現象を引き起こす可能性を明らかにしたものである。
Orbital Transformers for Predicting Wavefunctions in Time-Dependent Density Functional Theory
本論文は、外部電場に対する分子の電子波動関数の時間発展を効率的に予測し、光学吸収スペクトルなどの物理特性を高精度に算出するための、等価グラフトランスフォーマーに基づく機械学習モデル「OrbEvo」を提案するものである。
Absolute Primary Nanothermometry Using Individual Stark Sublevels of Rare-Earth-doped Crystals
この論文は、外部温度基準を必要とせず、希土類ドープナノ粒子内の個々のスターク準位間のボルツマン分布を利用する 2 つの独立した光学的手法により、ナノスケールから単一イオンレベルまで適用可能な絶対一次ナノ温度計の実現を報告したものである。
Optimally Tuned Multiconfigurational Short-Range DFT for Linear Response Properties
本論文では、電子密度の正しい指数関数的減衰を課す最適調整法を導入し、拡張クープマンの定理に基づいて範囲分離パラメータを決定する新たな手法を提案することで、多配置短範囲密度汎関数理論（MC-srDFT）を用いた分子の双極子分極率の精度を大幅に向上させることに成功した。
Structure-resolved free energy estimation of the 38-atom Lennard Jones cluster via population annealing
本論文では、人口退火法を用いて 38 原子 Lennard-Jones クラスターの複雑なエネルギー地形を解析し、構造別自由エネルギーを直接算出する統合フレームワークを提案することで、FCC 様、二十面体様、液体様という 3 つの構造盆地間の熱力学的競合を定量的に解明しました。
False Metallization in Short-Ranged Machine Learned Interatomic Potentials
この論文は、長距離静電相互作用を欠く短距離機械学習間ポテンシャルが、極性溶媒界面において非物理的な金属化を誘起する根本的な欠陥を有しており、電子物性の研究には長距離静電効果の明示的な取り込みが不可欠であることを明らかにしています。
Phase-sensitive tip-enhanced sum frequency generation spectroscopy using temporally asymmetric pulse for detecting weak vibrational signals
この論文は、時間的に非対称なパルスを用いた位相感度型 tip 増強和周波数発生分光法を開発し、非共鳴背景ノイズを抑制して微弱な分子振動信号を検出するとともに、回折限界を破るナノスケールでの表面分子構造や配向の精密解析を可能にしたことを報告しています。
High-quality, high-information datasets for universal atomistic machine learning
本研究は、102 元素にわたる化学空間を網羅し、r2SCAN 汎関数を用いた一貫した計算ワークフローと不確実性定量化による外れ値除去を特徴とする高品質な原子間力機械学習用データセット「MAD-1.5」を提案し、これにより広範な元素に対応する高精度かつ安定した汎用原子間ポテンシャル「PET-MAD-1.5」の構築に成功したことを報告しています。
Unraveling Lithium Dynamics in Solid Electrolyte Interphase: From Graph Contrastive Learning to Transport Pathways
本研究では、グラフ対照学習、拡張動的モード分解、遷移経路理論を統合した汎用フレームワーク「GET-SEI」を開発し、全固体電池の固体電解質界面（SEI）における局所的原子環境の自動特定とリチウム輸送経路・速度論的ボトルネックの定量的解明を実現しました。
Unveiling Davydov-Split Excitons in a Template-Engineered Molecular-Graphene Heterostructure
本論文は、SiC 上のエピタキシャルグラフェン界面を原子レベルで清浄化することで HMTP 分子層におけるダビドフ分裂 exciton のマクロなコヒーレンスを実現し、暗励起子のダイナミクスを解明するスケーラブルな量子エミュレータプラットフォームを確立したものである。
Expanding Universal Machine Learning Interatomic Potentials to 97 Elements Towards Nuclear Applications
本研究は、核分野で重要な軽アクチノイドを含む新たなデータセットを構築し、既存のデータと統合することで、周期表の 97 元素を網羅する世界最大規模の汎用機械学習間ポテンシャルを開発し、核燃料や新規材料の設計への応用可能性を示しました。
Correction scheme for total energy obtained on fault-tolerant quantum computer via quantum dominant orbital selection and subspace dynamical correlation methods
本論文は、フォールトトレラント量子コンピュータと古典計算を融合したハイブリッド手法を提案し、量子支配軌道選択（QDOS）と部分空間動的相関（SDC）法を用いて量子データ読み出しの負担を軽減しつつ、量子計算で得られた分子エネルギーを高精度に補正・評価できることを示したものである。
Nuclear interference by electronic de-orthogonalisation
本論文は、厳密因子分解枠組みにおいて、非断熱的な電子 - 核相関による電子因子の直交性の喪失が、初期には存在しなかった核密度の干渉を動的に生成することを示した。
ChemNavigator: Agentic AI Discovery of Design Rules for Organic Photocatalysts
本研究は、大規模言語モデルと密度汎関数 Tight Binding 計算を統合した自律型 AI システム「ChemNavigator」が、有機光触媒の設計において人間が明示的に指示しなくても、統計的に有意な構造 - 物性関係（設計則）を自律的に導き出し、解釈可能な化学的知見を確立したことを示しています。