山梨大学
大学院 総合研究部 工学域
機械工学系(情報メカトロ二クス工学)

顔写真
教授

宗久 知男

ムネヒサ トモオ
Munehisa Tomo

経歴

  1. 山梨大学助手(工学部) 1984/04/01
  2. 山梨大学助教授(工学部) 1992/04/01
  3. 山梨大学教授(医学工学総合研究部) 2002/10/01

学歴

  1. 東京工業大学 1982/03/31

学位

  1. 理学修士 東京工業大学
  2. 理学博士 東京工業大学

教育・研究活動状況

場の量子論の基礎的な研究をしています。具体的研究対象は2次元格子上の量子スピンシステムで、自発的対称性の敗れに関わる問題に取り組んでいます。

研究分野

  1. 数理物理・物性基礎 Quantum Field Theory Quantum Spin System Quantum Monte Carlo Genetic Algorthm Genetic Programming

研究キーワード

  1. Markov Process, Annealing, Boltzmann distribution
  2. 自発的対称性の破れ、南部ゴールドストン粒子、量子コヒーレンス
  3. ランチョス法、量子スピン、カゴメ格子
  4. 量子スピン系、ヒッグスモード
  5. High energy physics
  6. Monte Carlo, optimization quantum spin system

研究テーマ

  1. 動的マルコフ過程の研究 遷移確率行列を動的に変化させてより収束性の良い確率行列の研究
  2. 自発的対称性の破れと量子力学的重ね合わせ
  3. 量子系のおける動的相関の数値計算
  4. 量子スピン系におけるヒッグスモード
  5. 確率的状態選択法(新たなモンテカルロ法)
  6. Parton Shower in QCD and in QED
  7. Quantum Monte Carlo
  8. Genetic Algorithm,Genetic Programming

論文

  1. 研究論文(学術雑誌) 単著 Violation of Cluster Property in Quantum Antiferromagnet  World Journal of Condensed Matter Physics 8, 1-22 2018/01/26 2160-6919
  2. 研究論文(学術雑誌) 単著 Finite Temperature Lanczos Method with the Stochastic State Selection and Its Application to Study of the Higgs Mode in the Antiferromagnet at Finite Temperature Tomo Munehisa World Jornal of Condensed Matter Physics Scientific Research 7, 11-30 2017/02/09 2160-6919 10.4236/wjcmp.2017.71002 We propose an improved finite temperature Lanczos method using the stochastic state selection method. In the finite temperature Lanczos method, we generate Lanczos states and calculate the eigen values. In addition we have to calculate matrix elements that are the values of an operator between two Lanczos states. In the calculations of the matrix elements we have to keep the set of Lanczos states on the computer memory. Therefore the memory limits the system size in the calcu-lations. Here we propose an application of the stochastic state selection method in order to weak-en this limitation. This method is to select some parts of basis states stochastically and to abandon other basis state. Only by the selected basis states we calculate the inner product. After making the statistical average, we can obtain the correct value of the inner product. By the stochastic state se-lection method we can reduce the number of the basis states for calculations. As a result we can re-lax the limitation on the computer memory.
  3. 研究論文(学術雑誌) 共著 DYNAMICAL MARKOV CHAIN COMBINED WITH TABU SEARCH AND ITS APPLICATION TO JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM Jianxun Li, Tomo Munehisa ICIC Express Letters 10/ 2, 317-322 2016/02/01 1881-803X
  4. 単著 Numerical Study of the Higgs Mode in the Heisenberg Antiferromagnet on the Square Lattice Tomo Munehisa World Journal of Condensed Matter Physics 5, 261-274 2015/11/01 2160-6919
  5. Genetic Algorithm using the inhomogeneous Markov chain for Job Shop Schedul ing Jianxun Li, Tomo Munehisa ICIC Express Letters 9/ 2, 501-509 2015/02/01

研究発表

  1. 口頭発表(一般) スピン1/2三角格子ハイゼンベルク反磁性体の励起エネルギー計算 日本物理学会 第65回年次大会 2010/03/20
  2. 口頭発表(一般) 確率的状態選択法による三角格子ハイゼンベルグ量子スピン模型の励起エネルギー計算 日本物理学会 2008/09/20
  3. 口頭発表(一般) 確率的状態選択法による三角格子量子スピン系の変分波動関数の評価 2007/09/22
  4. 口頭発表(一般) 制約条件を満たす確率的状態選択法 日本物理学会 2007/05/23
  5. 口頭発表(一般) 確率的状態選択法における負符号系の平衡状態 2006/03/27

上記以外の発表の総数

  1. 2014 1 0 1
  2. 2013 1 1
  3. 2012 2 0 2
  4. 2011 2 0 2
  5. 2010 2 0 2

教育実績

  1. 山梨大学全学教育FD研修会 2017/03/06-2017/03/06 山梨大学のブランド力向上のための課題について
  2. 工学部FD研修会 3つのポリシー策定研修会 2016/07/04-2016/07/04 3つのポリシー、アドミッション、カリキュラム、ディプロマの策定

その他の教育実績

  1. 2017 15時間 修学に関する面談 10時間 修士入試のために勉学指導
  2. 2016 基礎物理学2試験で、ポスター内容に問い合わせ
  3. 2016 (肯定的評価) 基礎物理学2におけるポスター発表 微分方程式における試験3回実施 (否定的評価) 講義内容の不鮮明

指導実績

  1. 修士学位論文指導 2017 1 0 1 0 1 ジュンプ文を含む遺伝的プログラミング 12 150
  2. 学部卒業論文指導 2017 3 0 3 0 1 神経振動子にロボット制御、ループ文を含む遺伝的プログラミング、決定木を利用した相関分析 12 300
  3. 修士学位論文指導 2016 1 0 1 0 1 倒立ロボットの移動制御 11 88
  4. 学部卒業論文指導 2016 3 0 3 0 1 遺伝的プログラミング、蟻最適化法、物理シミレーション 10 120

その他の学部学生指導

  1. 2017 50 修士入学試験にかかわる数学

修士・博士論文審査

  1. 2017 副査 8 0
  2. 2017 主査 1 0
  3. 2016 副査 2
  4. 2016 主査 1

所属学協会

  1. 日本物理学会
  2. 電子情報通信学会 2003/04