JPSJNewsletter
Journal of the Physical Society of Japan (JPSJ) の編集委員会と編集部は優れた論文を迅速に掲載できるよう努力しています。
本ニュースレターでは、前年9月から約半年間のJPSJの状況をお伝えします。

No.

33

2020.3.1

JPSJ編集委員長

宮下 精二

1. JPSJ 近況報告
着任してからようやく1年が経とうとしています。前回もご原則必須とし、著者全員の投稿への同意を確認することに紹介しましたように、AIP-Publishingとの販売、マーケティなりました。
また、英文校閲の無料サービスは科研費によるングの提携により、購読機関は順調に伸び、論文のダウン援助の終了に伴い昨年度で終了し、自助努力をお願いしてロード数も増えています。今年度、JPSJが皆様の学会活動におりますが、2020年4月から、編集部を通しての英文校閲のどのように寄与できているかを調べるため、次項（2. JPSJ制度（有料）が導入されます。
ぜひご利用ください。JPSJは我論文出版件数と春・秋大会発表件数）の調査を行いました。

が国の国際情報発信媒体としての役目をはたすため、皆様より詳しい分類に関してはフレンドシップミーティングで御報の研究成果の迅速な発信、その広い普及に努めていきま告します。

す。引き続き、JPSJへのご投稿、閲読へのご協力よろしくお編集に関する新しい変更をお知らせします。
まず、投稿に願いします。

関する変更として、共著者全員のe-mail addressの入力を2. JPSJ 論文出版件数と春・秋大会発表件数
日本物理学会の会員のほとんどの方は、新しい研究結果同程度に高くなっています。
この3つの領域以外の領域ではを得ると年次大会か秋季（春季）大会で発表することが慣

JPSJへの投稿の割合が少ないと言えます。
また、上記の3領習になっていると思いますが、英文誌への論文発表となる域でも投稿が発表数の1/10という現状を考えると、JPSJへと、必ずしもJPSJを選択しないで、インパクトファクターの高のさらなる投稿が期待されます。編集部としては、JPSJへのい雑誌を選択する方が少なくありません。
そこで、2017年と投稿を呼びかけるとともに、JPSJに論文出版するメリットを充2018年の大会での発表件数とJPSJのVol. 87 (2018)の実し、会員に宣伝する必要があると感じています。余談です

論文出版件数を、大会で発表した領域別に調べてみましが、研究成果を大会で発表してから半年か１年以内に論文た。
その結果を図1に示します。大会において複数の領域がを投稿するのが一般的ですが、逆に、論文を投稿してから大合同でプログラムを作成している場合には、メインと思われ会で発表する理論家が少なくないこともわかりました。

る領域おける発表とみなしました。
また、論文出版に関して（記：専任編集委員、小池洋二）

は、Special TopicsやInvitedReview Papersは除外し、領150

域不明のものはカウントしていまい。図を見ると、大会での発表件

1000

50500

割合で論文が出版されているこ00とがわかります。論文出版件数

領数の多い領域８と領域11では論100

文出版件数も多く、平均すると大会発表件数差を含むものとしてご覧くださ論文出版件数せん。
したがって、ある程度の誤1500

JPSJ Vo. 87（2018）
論文出版
2017年春・秋大会発表合計
2018年春・秋大会発表合計

13域

12領域

11領

域

10領

9域

8域
領

7域
領6域
領5域
領4域
領3域
領2域
領域

域

領

領の発表件数に対する割合で見ますと、領域7も領域８や領域11と1

年間10件の発表に対して1件の図 1：JPSJ 論文出版件数と春・秋大会発表件数

JPSJNewsletter

No.33

1

3. 招待論文（Invited Review Papers）
Sparse Modeling in Quantum Many-Body Problems

して生じるマヨラナフェルミオンが現れる。
その後、このモデ[89, 012001 (2020)]

ることが指摘され、いくつかの候補物質に対する研究が世

データ科学や機械学習などは物理の分野でも最近非常なって進めてきた有限温度やスピンダイナミクスに関する数

J. Otsuki, M. Ohzeki, H. Shinaoka, and K. Yoshimiに研究が進められている。本論文はデータ科学的な方法論の１つであるスパースモデリングとその応用を紹介したものルが、スピン軌道結合の強いモット絶縁体において実現しう界中で爆発的に行われている。
本論文では、著者らが中心と値計算を軸に、様々な実験結果との比較を通じて、キタエフ磁性体におけるマヨラナフェルミオン探索の現状がとりまとである。物理の世界では、複雑な現象を記述する際に用いめられている。特に重 要なコンセプトとしてt h e r m a l

共通の認識である。
スパースモデリングは与えられたデータ動的な物理量の温度・運動量・エネルギー依存性を系統的る法則（方程式）は少なければ少ないほど良い、というのはfractionalizationという現象を掲げて、様々な熱力学量やから少数の重要なパラメータを自動的に見つけ出す方法でに解析した結果から、マヨラナフェルミオンの痕跡が慎重にある。
この論文の前半では、スパースモデリングの技術的なスピン自由度に関する「気体―液体―固体」相転移といったえども言葉や表記の違いで必要以上に難しくなってしまうこ

残された課題や今後の展望もまとめられた本論文は、磁性あり、物理学の精神をデータ解析において実現するもので面が解説されている。分野の異なる記事の場合、入門といとがよくある。
しかし、この論文では物理の分野でなじみのある表現しか使われていないため、大変読みやすい構成になっている。後半では、実験データ解析への応用と量子多体論への応用について紹介している。量子多体論の研究で、議論されている。
さらに、カイラルスピン液体への相転移や、理論予測も紹介されている。
こうした研究の現状に加えて、研究の分野における理論・実験研究者の両方にとって有用であるだけでなく、マヨラナフェルミオンを用いたトポロジカル量子計算に関する分野においても重要な解説となっている。

松原（虚時間）グリーン関数からスペクトル関数を求める際

Drawing Phase Diagrams of Random Quantumが知られている。本論文では、
この現象が、虚時間グリーン

T. Ohtsuki and T. Mano [89, 022001 (2020)]に”ill-conditioned”と呼ばれる実質的な困難さがあること関数の情報が数値的な誤差などによって失われやすい構造を持っていることに起因することを特異値分解の解析によって示し、その構造のために虚時間グリーン関数から実時Systems by Deep Learning the Wave Functions

近年盛んに研究が進められている深層学習によるランダ

ム量子系への展開を、この分野の開拓者である著者等に間への変換（解析接続）を極めて不安定にすることを具体よってわかりやすく解説した論文である。多くの物質には格虚時間グリーン関数が本質的に「スパース性」を持つことをンダムネスのもと、物質は金属、絶縁体、トポロジカル絶縁することで、安定した解析接続が行えることが示されていは、それぞれ特徴ある振る舞いを示す。
しかし、その特徴をつ子多体計算を効率化するアイデアについても述べられてい数のゆらぎが大きく、解析は簡単ではない。本論文では、
こう的な例で示している。
そして、物性理論の研究で用いられる指摘し、スパースモデリングを用いて有意な情報のみを抽出る。
また、グリーン関数のスパース性を利用することによる量る。
この分野に興味のある研究者にとって一読の価値のある重要な解説である。

Hunting Majorana Fermions in Kitaev Magnets
Y. Motome and J. Nasu [89, 012002 (2020)]

子欠陥や不純物などのランダムネスが存在する。
こうしたラ体、ワイル半金属など様々な相をとる。各相での波動関数かもうとすると、実際にはランダムネスのため個々の波動関した波動関数の特徴を多層畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network, CNN）に学習させることで機械的に分類する、いわゆる深層学習が可能だということを解説している。
このように学習されたCNNによって、未知の物質の波動関数がどの物質相のものかを判定することができ、量子相転移の相図を作成する有効な手段が得

マヨラナフェルミオンは、粒子と反粒子が同一であるフェルられる。
さらに、ひとたび特徴を抽出したCNNは別の系にもMajoranaによる理論的な予言以来、素粒子物理学の分野なポテンシャルで金属と絶縁体を区別できるように鍛えられミ粒 子である。この奇 妙な粒 子は、1 9 3 7 年 のE t t o r e

適用できる、いわゆる汎化性能を示す。本論文ではランダムにおいて長年研究されてきたが、最近は物性物理学の分野たCNNが、従来の方法では解析が困難であったランダムな態やトポロジカル超伝導状態といった特異な量子状態におている。
また、実空間だけでなく、波数空間での波動関数のれると期待されている。
そうした舞台の一つである量子スピ半金属の相判定に有効であることが示されている。2016年

でも大きな興味を集めている。
そこでは、分数量子ホール状いて、素励起（準粒子）という形でマヨラナフェルミオンが現ン液体状態の一つで、近年研究の進展が目覚ましいキタエ

フ量子スピン液体は、2006年にAlexei Kitaevが提案したモデルの厳密な基底状態として得られる量子状態で、その素励起には、電子の基本自由度の一つであるスピンが分裂

2 JPSJNewsletter No.33

格子における金属・絶縁体転移を判定できることが示され学習も提案されており、後者はトポロジカル絶縁体やワイル後半から、機械学習、特にニューラルネットワークを使った物性物理学の研究が急速に発展している。
本招待論文は機械学習を物性物理に応用し未知の問題に取り組もうとしている研究者にとって重要な解説となっている。

Papers of Editorsʼ Choice
毎月の掲載論文から編集委員会が選んだ注目論文。その「紹介文」を新聞社などに配信し、JPSJ編集委員長名の記事「JPSJの最近の注目論文から」で会誌および学会ホームページに紹介。
2019年9月以降の注目論文は以下の通り（2020年1月末現在）。

89, 013601 (2020), Published December 5, 2019
Voltage-Controlled Magnonic Spin Tunneling Junction
K. Ohgane, Y. Yahagi, D. Miura, and A. Sakuma
88, 124603 (2019), Published November 29, 2019
A New Aspect of the Charged Domain Wall in Hexagonal RMnO3 Systems (R: Y, In)

S. Mori, H. Ishizuka, S.-W. Cheong, N. Nagaosa, and Y. Yamada
88, 123701 (2019), Published November 7, 2019

Superconductivity of Pure H3S Synthesized from Elemental Sulfur and Hydrogen

H. Nakao, M. Einaga, M. Sakata, M. Kitagaki, K. Shimizu, S. Kawaguchi, N. Hirao, and Y. Ohishi
88, 113703 (2019), Published October 17, 2019
Superconducting Properties of Heavy Fermion UTe2 Revealed by 125Te-nuclear Magnetic Resonance
G. Nakamine, S. Kitagawa, K. Ishida, Y. Tokunaga, H. Sakai, S. Kambe, A. Nakamura, Y. Shimizu,
Y. Homma, D. Li, F. Honda, and D. Aoki

News and Comments
各月の注目論文の背景、意義についての専門家による解説論文https://journals.jps.jp/journal/jpsjncで公開。
2019年8月から2020年2月7日までに掲載された記事は以下の通り。

Tunable Spin-Wave Tunneling Junction

Quantum Phase Transition of a Spin Coupled

Jun-ichiro Ohe [JPSJ News Comments 17, 01

with an Engineered Bosonic Reservoir(2020)]

Yasuhiro Tokura [JPSJ News Comments 16, 15(2019)]

Evidence of Ideal Superconducting Sulfur
Superhydride in a Pressure Cell

From Camphor Particles Motion toRyosuke Akashi [JPSJ News Comments 16, 18

Quorum Sensing of Living Organisms(2019)]

Hiroyuki Kitahata [JPSJ News Comments 16,14 (2019)]

Zooming in on the Domain Walls ofMultiferroics

So Small Implies So Large: For a Material

Takuro Katsufuji [JPSJ News Comments 16, 17

Design(2019)]

Yasuhiro Hatsugai [JPSJ News Comments 16,13 (2019)]

Toward Experimental Determination ofSpin-Triplet Pairing in New Exotic

A Quantum Mechanical Theory ofSuperconductor UTe2

Pumping “Magnetic Swings”

Hisashi Kotegawa [JPSJ News Comments 16,Jun’ichi Ieda [JPSJ News Comments 16, 1216 (2019)](2019)]JPSJNewsletter

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JPSJ Outstanding Referee
JPSJの閲読審査に多大なる貢献をしてくださった方々を“JPSJ Outstanding Referee（JPSJ閲読者賞）”として表彰しております。
2020年3月の受賞者は以下の方々です（五十音順、敬称略）。

池田 浩章

神戸振作

妹尾仁嗣

修（立命館大学）（日本原子力研究開発機構）（理化学研究所）

河原林

迫田 和彰

山室透

（東邦大学）（物質・材料研究機構）（東京大学）JPS Conference Proceedings
2014年に国際会議プロシーディングス専用のJPS Conference Proceedings（JPS Conf. Proc.）の刊行を開始しました。
最新の刊行状況は次の通りです。

Vol.26

Proceedings of the 8th International Conference on Quarks and Nuclear Physics (QNP2018)

Vol.27

Proceedings of the 5th International Workshop on New Photon-Detectors (PD18)

Vol.28Proceedings of the 14th International Workshop on Spallation Materials Technology

Vol.29Proceedings of J-Physics 2019: International Conference on Multipole Physics and Related Phenomena

豆知識：盗用・剽窃、自己盗用（？）
前 回 、著 作 権 管 理 の 在り方 に 関 するC C B Y（ C r e a t i v e関係」
だとして軽んじる意見もありましたが、最近はいろいろな事件のCommons BY）について紹介しました。
これは、研究の成果を社会おかげ（？）
で理解が進んだと思います。
さらに微妙なのは自分の論文で共有し、著作物を利用する場合、出典の明記などの条件を満たせからのコピーです。
同じような内容での論文では、Introductionや問ばだれでも利用可能とする意思表示の制度でした。利用可能といっ題設定の説明などではどうしても同様な文章を使いがちです。
しかても他人の論文を、自分の論文として用いるのは、オリジナリティの盗し、あまりに多くのコピーは、自己盗用の問題となります。
「盗用」という用あるいは剽窃であり、もちろん表現の如何によらず許されるわけでのは穏当ではないですが2重投稿とみなされるからです。JPSJでは1はありません。
しかし、微妙な点があるのでそれについて紹介します。

パラグラフ以上の一致がある場合、著者に注意をお願いしています。

まず、オリジナリティとはあまり関係のない、背景や既知の事実、事柄著者本人にとっては、「無駄な」努力ということになるかもしれません

に関する説明をする場合に、他人の文章をそのまま持ってくることもが、論文という「作品」の作成であるとの観点からご注意いただけれ「バツ」です。
それは、文章自体がある意味で作品としての価値がありばと思います。現実的な問題として、本人の学位論文をどう考えるかそれを侵害しているからです。学位論文などのIntroductionで起こについては、学位論文が、論文アーカイブではなく独立した出版物でりがちな問題です。
この問題は少し前までは「論文の物理的内容と無ある以上原理的には同じ扱いになることになります。

各種お問い合わせ先JPSJについてのご意見、お問い合わせ

JPS Conf. Proc. 出版に関するお問い合わせTel : 03-3816-6206

Tel : 03-3816-6206

Mail : jpsj̲edit@jps.or.jp

Mail : jps-cp@jps.or.jp

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