巻頭言

Vol.20, No.1 号の発刊に当たって京都大学学術情報メディアセンター

牛島 省

本号では，京都大学学術情報メディアセンターにおいて実施された 2020 年度の共同研
究報告について特集いたします．2020 年度は，13 件の「若手・女性研究者奨励枠」と 1 件の「プログラム高度化共同研究」による共同研究が実施されました．
学術情報メディアセンターでは，スーパーコンピュータ共同研究制度として，「若手・女性研究者奨励枠」，「大規模計算支援枠」，「プログラム高度化共同研究」という３種類の研究支援事業を実施しています．課題募集は年度開始前後に行われます．また，年度途中で追加募集が実施される場合があります．応募された課題の採否は，スーパーコンピュータ共同研究企画委員会にて審査されます．本共同研究制度への応募方法や申込み時期等の詳細につきましては，http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/comp/support/kyodo/
をご参照下さい．
上記の共同研究制度のうち，「若手・女性研究者奨励枠」の応募資格は，(1) 40 歳未満の若手研究者 (学生を含む, 性別は問わない)，あるいは，(2) 女性研究者 (年齢は問わない)，とされています．この「若手・女性研究者奨励枠」では，スーパーコンピュータを利用することで学術的にインパクトがある成果を創出できる課題に対して，計算機利用負担金の全額または一部を本センターが負担しています．さらに，「若手・女性研究者奨励
枠」は，JHPCN (学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点) の活動の一環と位置づけられており，優れた課題は，JHPCN の萌芽型共同研究へ推薦されます．推薦された課題
は，JHPCN シンポジウムにてポスター発表を行うことが可能となるなどの特典がありますので，是非この共同研究制度をご活用ください．
本号に掲載された 13 件の「若手・女性研究者奨励枠」の研究成果報告では，複雑流体
および流体構造連成問題，リモートセンシングによる環境モニタリング，ウマの群れの個体間の力学モデル計算，各種の分子動力学計算，量子化学計算，第一原理計算などに加え，データ駆動型予測モデルや機械学習に関する課題など多様な研究が行われ，全国 7 大学の若手・女性研究者の研究をサポートいたしました．なお，JHPCN の萌芽型共同研究には6 件の課題が採択されました．
「大規模計算支援枠」は，タイプ A では 128 ノード × 2 週間，タイプ B では 64 ノー
ド × 2 週間までの計算資源・期間をご利用頂くことが可能な共同研究制度で，利用負担金は本センターが全額負担するものです．2020 年度は応募がありませんでしたが，大規模計算の実施を希望される方はご検討ください．
また，「プログラム高度化共同研究」では，京都大学のスーパーコンピュータをグループ
コースまたは専用クラスタコースでご利用の研究者 (JHPCN および HPCI にて京都大学のスーパーコンピュータを利用する研究者も含む) を対象に，プログラムの制御構造・データ構造の改良による性能チューニングや並列化手法の改良，問題分割・負荷分散方式などの改良による大規模計算プログラムの高度化・高性能化などを支援しています．2020 年度
は，「高周波加熱と磁気ノズルを利用した無電極プラズマ推進機の 2 次元軸対称プラズマ粒子計算」という課題のプログラム高度化支援を行いました．この共同研究では，スレッド並列化とそれに伴う解法の変更を行い，当該ルーチンに対して，約 18 倍（18 スレッド使用時）の性能向上を実現しました．同時に，他のルーチンに対しても細部に配慮したス
レッド並列化を行いました．
今後も皆様の研究，教育にご活用いただけるようにセンター教職員も尽力していきます
ので，ご利用・ご支援のほど、よろしくお願い申し上げます．
京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 1

スーパーコンピュータ共同研究制度（若手・女性研究者奨励枠）研究報告

機械攪拌中浮遊油膜巻き込みメカニズムの解明
山本 卓也
東北大学大学院工学研究科金属フロンティア工学専攻

1

緒言

いた。本系においては気液液三相流を計算する必要がある。そこで、混相流モデルとして代数的に循環型社会構築が叫ばれている中、リサイクル

界面再構築を行う多相 Volume of Fluids (VOF)法をの優等生として知られているアルミニウムが再注利用することとした。このモデルでは体積分率a

目されている。リサイクル時には不純物元素を分の保存方程式を複数解くことで界面位置を決定す

離する必要があるが、一部の元素は溶融アルミニる。

ウム中へ溶融塩を機械的に攪拌しながら吹き込み、不純物を溶融塩中へと移行し、分離する。この処!"!

理では溶融金属-溶融塩界面における物質移動がここで、t は時間、u は速度、x は座標、ur は相対重要となるが、吹き込まれた溶融塩は一度溶融金速度である。流体率aは以下のように定義される。

属表面へと浮上した後、再度巻き込まれ、物質移

0𝛼𝛼& = 00 < 𝛼𝛼 < 11

動が促進される[1]。このため、浮上した溶融塩の巻き込み機構を解明することが重要となる。

!#

+

!

!$"

(𝑢𝑢$% 𝛼𝛼& ) + 𝛻𝛻 ⋅ )𝑢𝑢***𝛼𝛼' & (1 − 𝛼𝛼& )- = 0

𝑂𝑂𝑂𝑂ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑝𝑝ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼
𝑃𝑃ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑘𝑘

(1)

(2)

機械攪拌中の浮遊した油相巻き込みメカニズム

また、相対速度 ur は界面を代数的に再構築するたに関してはこれまで研究がほとんどない。
例えば、めに、圧縮項としてモデル化[4]した。表面張力モ

気液の 2 相流における機械攪拌では、Kulkarni and

デルとして CSF モデル[5]を導入し、界面曲率計算

Patwardhan によって界面における乱流強度と巻き時に Laplace Filter [6]を導入した。

込みに関係性がある[2]とされ、著者らは表面渦形

Sliding grid を利用して攪拌翼を直接回転させ、成が巻き込みに寄与する[3]と報告している。しかArbitrary Mesh Interface 境界条件を回転、非回転領しながら油膜巻き込みまでを対象としたものはな

域界面に利用した。
Large Eddy Simulation を利用し、く、そのメカニズムは明らかでない。

サブグリッドスケールモデルには 1 方程式渦粘性

本研究では、数値解析を利用して機械攪拌中のモデルを利用した。境界条件としては、攪拌槽上

浮遊した油膜巻き込みメカニズムを解明すること

部は自由流入出条件とし、それ以外は壁面条件でとした。

あるとした。流れを発達させるために、15 秒間の計算を行い、その後評価を行った。

2

数値解析手法3

結果と考察

対象として、内径 192 mm の円筒容器に 320 mm
まで水を満たし、その上に 20 mm の 1 cSt のシリ

回転数を上昇するに従い、油膜振動が大きくな

コンオイル層を配置した。円筒容器中心に翼端直り、175 rpm の際に巻き込みが生じた。また、こ径 60 mm の 4 枚パドル翼を配置した。回転数をの巻き込み条件は実験と同様であった。巻き込み

25 rpm 毎に変更し、油膜巻き込みメカニズムを解発生時の現象を詳細に解明するため、175 rpm に明した。

おける液面変動を調査する。
Figure 1 に油水界面、

支配方程式として Navier-Stokes 式、連続式を用

2 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

油空気界面の高さ分布を示す。ここで、界面位置

は体積分率が 0.5 の位置を示す。油水界面形状はめ、皺状変形の生じている油水界面付近の速度分

大きく変形するものの、油空気界面形状はほとん

布を Fig. 3 に示す。凹み部付近では衝突する下降

ど変形しない。

流が発生し、その剪断力によって油膜が変形したため、最終的に断片化されたと考えられる。

Fig. 3 Velocity vectors near the water-oil interface (a)before and (b) at the moment of oil layer entrainment.
Fig. 1 Snapshot of height distribution at (a) the
oil-water interface, (b) the water-air interface and (c)4

結言

the water-air interface with a different color contour.
攪拌操作中の浮遊した油膜巻き込みメカニズム
Figure 2 に油水界面形状の時間変化を示す。カ

を数値解析によって解明した。水中沈み込み流れ

ラーコンターは高さを表す。攪拌翼によって生じによって皺状に油水界面が変形し、その変形度がた回転流によって皺状の界面変形が生じ、油領域大きくなることにより断片化し、巻き込みが生じが伸張され、最終的に断片化される。つまり、こることがわかった。

の皺状の変形が巻き込みの起点となる。

謝辞
本研究制度(若手・女性研究者奨励枠)を活用させて頂いたことを、この場を借りて厚く御礼申し
上げる。

参考文献
[1] T. Yamamoto et al., Metall. Mater. Trans. B, (inpress).
[2] A. L. Kulkarni, A. W. Patwardhan, Chem. Eng. Res.
Des. 92 (2014) 1227-1248.
[3] T. Yamamoto et al., Chem. Eng. J. 367 (2019)25-36.
[4] H. Rusche, Ph.D. Thesis of Imperial Collage of
Fig. 2 Time variation of height distribution at theoil-water interface during the oil layer entrainment.
Time interval of each picture is 0.1 sec.

Science, Technology and Medicine, London (2002).
[5] J. U. Brackbill et al., J. Comput. Phys. 100 (1992)
335-354.
[6] D. A. Hoang et al., Comput. Fluids 86 (2013)

この皺状の変形が生じた理由を明らかにするた

28-36.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 3

高効率有機系太陽電池の実現に向けた光機能性分子の構造と電子物性の相関解明
東野 智洋
京都大学大学院工学研究科 分子工学専攻

1 緒言したポルフィリン色素を設計・合成することで、ポルフィリン色素でも銅レドックス錯体の利点であ

ポルフィリンは400–450 nmにSoret帯と呼ばれるる高い開放端電圧を実現し、高い光電変換効率が達

強い吸収と550–600 nmにQ帯と呼ばれる中程度の吸成できると考えた。そこで本研究では、HOMOの準収をもち、増感色素として有望である。近年では、位を調節したポルフィリン色素LG5およびLG5Bをπ共役系の拡張やプッシュ-プル構造の導入による設計・合成した（Figure 1）[3]。

光捕集能や電子移動特性の向上の結果、レドックス
対としてヨウ素レドックス対、コバルトレドックス

2 結果と考察

錯体と組み合わせることで10%を超える変換効率が達成されるようになってきている。近年になり、色素増感太陽電池において銅レドックス錯体を用いて1 Vを超える開放端電圧が達成され、大きな注目を集めているが[1]、現在、ポルフィリン色素と銅レドックス錯体を組み合わせて、高い光電変換効率を実現するには至っていない[2]。これは、銅レドックス
錯体からポルフィリン色素への電子移動効率が悪いためであると考えられる。そのため、電子移動が効率的に起こるよう、十分な酸化還元電位差を確保

2.1 ポルフィリン色素の物性と太陽電池性
能評価
ポルフィリン色素 LG5, LG5B と銅レドックス
錯体として[Cu(dmp)2]1+/2+, [Cu(tmby)2]1+/2+（Figure 2）を用いた色素増感太陽電池セル性能の評価を行った。[Cu(dmp)2]1+/2+を用いた場合、色素として LG5とLG5B を用いたセルでの光電変換効率はそれぞれ 3.03%と 3.98%であった。一方、[Cu(tmby)2]1+/2+を用いた場合には LG5 と LG5B を用いたセルでの光電変換効率はそれぞれ4.36%と5.07%となり、

C8H17

C8H17

N

S

[Cu(dmp)2]1+/2+を用いた場合よりも高い値となっNSた。これまでのポルフィリン色素と銅レドックス
錯体を組み合わせた色素増感太陽電池における光電 変 換 効 率 の 最 高 値 は 3.7%[2] で あ り 、C8H17 O

C8H17 O

N

Zn

N

N
N

OC8H17 C8H17 O

OC8H17 C8H17 O

N
N

Zn

OC8H17N[Cu(tmby)2]1+/2+と LG5B を用いることで、ポルフィ
リン色素と銅レドックス錯体を組み合わせた場合

N

OC8H17の太陽電池性能の最高値を更新した。
Me

1+/2+

S

HOOC

CN
LG5

CN
COOH
LG5B

Figure 1. Molecular structures of porphyrin dyes.

4 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

N
Cu

N
Me
Me

Me
Me
N
N

[Cu(dmp)2]1+/2+

Me

1+/2+
N
Cu

N
Me
Me

Me
Me
N
N

Me
[Cu(tmby)2]1+/2+

Figure 2. Copper(I/II) redox shuttles.

Me銅レドックス錯体[Cu(dmp)2]1+/2+, [Cu(tmby)2]1+/2+

電池性能の向上に繋がったと考えられる。このよの酸化還元電位はそれぞれ 0.96 V, 0.94 V vs NHE

うに、本計算結果は実験結果の理論的解釈の一助である一方で、ポルフィリン色素 LG5, LG5B のとなった点で意義がある。

酸化電位はそれぞれ 1.00 V, 1.01 V vs NHE であることから、銅レドックス錯体からポルフィリン色
素への電子移動におけるドライビングフォースは、

(b)

(a)

銅レドックス錯体として[Cu(tmby)2]1+/2+を用いた
場合に大きくなることがわかった。さらに、LG5よりもLG5B を用いた場合にドライビングフォー
スが大きくなることがわかった。また実際に、ドLUMO

ライビングフォースが大きいほど電子移動が効率的に起こるようになることで太陽電池性能が向上
した結果、[Cu(tmby)2]1+/2+と LG5B を用いた場合に最も高い太陽電池性能を示すことを明らかにした。

–2.81 eV

–2.71 eV

–4.77 eV

–4.73 eV

したがって、HOMO の準位を調節して十分な酸
化還元電位差を確保できるポルフィリン色素を設計・合成することで、さらなるエネルギー変換効率の向上が実現できると期待できる。

HOMO

2.2 理論計算
ポルフィリン色素の最安定化構造およびそのフロンティア軌道の電子構造について知見を得るた
めに、Gaussian09 プログラムを用いて密度汎関数
法 （ DFT ） に よ る 理 論 計 算 を 行 っ た（B3LYP/6-31G(d) ）。ポルフィリン色素 LG5,
LG5B の HOMO の準位はそれぞれ–4.77 eV, –4.73
eV であり、LG5B を用いた場合に電子移動のドラ
イビングフォースが大きくなることが支持された。
また、ポルフィリン色素 LG5B の構造は、LG5とほぼ同じであるが、分子全体での曲がった構造が抑えられていることがわかった。分子が曲がった構造を取っていると、酸化チタン表面に色素が接近しやすくなり、酸化チタンからの逆電子移動が起こりやすいため、曲がった構造を抑えること
で、逆電子移動を抑制できたと考えられる。
また、
色素 LG5B のシアノアクリル酸部分におけるHOMO の軌道分布は、色素 LG5 のシアノアクリ
ル酸部分における HOMO の軌道分布よりも小さくなっていた。吸着基として働くシアノアクリル
酸部分の HOMO の軌道分布が小さいと、酸化チタンからの逆電子移動が起こりにくくなり、太陽電池性能の低下を抑制できることが知られている。

Figure 3. Selected Kohn−Sham orbitals for (a) LG5 and(b) LG5B obtained by DFT calculations with the
B3LYP/6-31G(d) level. To simplify the calculations,
octyl and octyloxy groups on the meso-aryl groups were
replaced with methyl and methoxy groups, respectively.

3 参考文献[1] Y. Saygili, M. Söderberg, N. Pellet, F. Giordano, Y.
Cao, A. B. Muñoz-García, S. M. Zakeeruddin, N.
Vlachopoulos, M. Pavone, G. Boschloo, L. Kavan, J.-E.
Moser, M. Grätzel, A. Hagfeldt, M. Freitag, J. Am.
Chem. Soc. 2016, 138, 15087.
[2] A. Colombo, G. Di Carlo, C. Dragonetti, M.
Magni,A. Orbelli Biroli,M.Pizzotti, D. Roberto, F.
Tessore, E. Benazzi,C. A.Bignozzi, L. Casarin, S.
Caramori, Inorg. Chem. 2017, 56, 14189.
[3] T. Higashino, H. Iiyama, I. Nishimura, H. Imahori,
Chem. Lett. 2020, 49, 936.

これらの要因により、LG5B を用いた場合に太陽京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 5

時系列リモートセンシングデータによる全球陸域統合環境モニタリング
堤田 成政
埼玉大学大学院理工学研究科

1 はじめに人工衛星による地球観測が 1980 年代から活発

et al., 2005）, GlobCover （2005，空間解像度
300m）（Arinoet et al., 2007）の過去の土地被覆
デ ー タ に 着 目 し ， ９ つ の 分 類 ク ラ ス （ 1.

化し，これまでに膨大な衛星観測データが蓄積さEvergreen/Deciduous

Needleleaf

Trees;

2.

れてきた．それに伴い，断片的に撮影されてきたEvergreen/Deciduous

Broadleaf

Trees;

3.

データを経時的に，かつ全球的にくまなく利用可

Mixed/Other Trees; 4. Shrubs; 5. Herbaceous

能とする観測データの整備が進められてきた．本Vegetation;

研究では，そのような大規模な時系列リモートセ

Vegetation; 7. Non (Sparse) Vegetation; 8.

ンシングデータをもちい，気候変動や人為的改変

Snow/Ice, and 9. Water-related ） に お い ての陸域への影響を明らかにし，気候変動予測や緩AVHRR CDR データと同様の空間解像度に再集和策のための科学的知見を提供することを目的と計し，均一な土地被覆を示したピクセルを地上参する．具体的には，過去 37 年における森林増加

照データとした．AVHRR CDR は，観測バンドを／減少，農地拡大，砂漠化といったグローバルに６つ有した全球をカバーする日次データであり，起こる土地被覆のダイナミクスを，リモートセン

これを一年毎の平均，標準誤差を算出しまとめた．

シングデータおよび既存土地被覆プロダクトを統

こ れ ら の デ ー タ を 一 年 ご と に XGBoost

6.

CultivatedandManaged

合的に分析し明らかにする．全球レベルで過去のclassification に適用した．しかしながらこの方法

陸 域 観 測 か ら 蓄 積 さ れ た AVHRR CDR

のみでは，作成された一年ごとに独立した土地被（Vermote et al., 2019）の日次データ（空間解像

覆分類図が有する分類誤差や誤分類により時間軸度約 5km）をもちいて，1982-2018 における土地上で正しく土地被覆ダイナミクスを表現すること

被覆変動のダイナミクスをモデル化する．使用デが で き な い （ Post classification comparisonータは米国の NOAA より無償提供されているプ

problem）．そのため，一年ごとの分類確率に着目

ロダクトを使用するが，データ量が膨大であり通し，これを時系列データとしてピクセルごとに多常のワークステーションでの処理には限界がある．

項ロジスティック回帰を適用し，土地被覆変動をそのためスーパーコンピュータを利用し研究を実モデル化した．

施する．

2 手法
過去 37 年間の土地被覆変動をモデル化するに3 結果
１年毎の土地被覆分類図を作成した（図 1）．均
一な地域内での分類精度は平均で約 96%となっ
37

あたり，土地被覆の地上参照データを収集するこた ． 対 象 と し たとが必須である．
ここではDISCover（1992-1993，「 Evergreen/Deciduous Needleleaf Trees 」，

空間解像度 1km）（Loveland et al., 2000）,「Cultivated and Managed Vegetation」，「Non

GLC2000（2000，
空間解像度 1km）
（Bartholome(Sparse) Vegetation」が増加した一方で，その他

6 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

年 間 で は

の土地被覆は減少傾向を示した（図 2）．地域レベ

problem）があげられる．今後はこれらの課題をルでみると，サブサハラの地域で「Non (Sparse)

中心に引き続き研究をすすめ，論文化をすすめた

Vegetation」から「Herbaceous Vegetation」へ，

い．

またブラジル南東部では「Evergreen/Deciduous
Broadleaf Trees」から「Cultivated and Managed
Vegetation」への土地被覆変化が顕著であった．

5 謝辞
本研究では，
京都大学学術情報メディアセンタ ーの共同研究制度（若手奨励枠）を活用させていただきました．

6 参考文献[1] Arino, O., Gross, D., Ranera, F., Bourg, L.,
Leroy, M., Bicheron, P., … Weber, J.-L. (2007).
GlobCover: ESA service for Global Land Coverfrom MERIS. In I. 2007 (Ed.), Geoscience andremote sensing symposium, 2007 (pp. 2412–
2415). IEEE.
[2] Bartholome, E., & Belward, A. S. (2005).
GLC2000: A new approach to global land cover
図１：土地被覆図ダイナミクスの例（1985 , 2015

mapping年）

International Journal of Remote Sensing, 26(9),

from

Earth

observationdata.

1959−1977.
[3] Eric Vermote, Chris Justice, Ivan Csiszar,
Jeff Eidenshink, Ranga Myneni, Frederic Baret,
Ed Masuoka, Robert Wolfe, Martin Claverie
and NOAA CDR Program (2019): NOAA
Climate Data Record (CDR) of AVHRR Surface
Reflectance, Version 5. NOAA National Centers
for Environmental Information.
[4] Hansen, M. C., DeFries, R. S., Townshend, J.
R., & Sohlberg, R. (2000). Global land coverclassifcation at 1 km spatial resolution using aclassifcation
図２：各土地被覆分類クラスの総面積推移

tree

approach.

International

Journal of Remote Sensing, 21(6-7), 1331–1364.
[5] Loveland, T. R., Reed, B. C., Brown, J. F.,

4 おわりにOhlen, D. O., Zhu, Z., Yang, L., & Merchant, J.
W. (2000). Development of a global land cover

本研究では，1982〜2018 年の土地被覆変動を

characteristics database and IGBP DISCover

地球観測データをもとにしてモデル化を試みた．

from 1 km AVHRR data. International Journal

全体的な傾向の把握には成功した一方で，細かなof Remote Sensing, 21(6-7), 1303–1330.

課題として，(i) 時空間土地被覆参照データの収集
方法の再検討，(ii) 類似の土地被覆分類プロダク
トとの比較，(iii)分類結果の不確実性（mixed pixel

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 7

自己集合性 1,3,5-Tri(benzoimidazolyl)benzene 誘導体の構造解析
曽川 洋光
関西大学化学生命工学部

1 緒言るスペクトルシミュレーションを行なった。また，その集合体構造に関する知見を得るため，1 の八量超分子は水素結合や π-π 相互作用等の非共有結合体構造に対しても構造最適化を検討した。いずれの性の分子間相互作用を駆動力として集合構造を形計算も ONIOM 法を利用した。長鎖アルキル基は成する。とりわけ C3 対称性を有する π 共役化合物

Law layer とし，力場には UFF を選択した。それ以は，分子が規則正しく捻れながら柱状にスタックし外の構造を High layer とし，汎関数および基底関数

た超分子構造を形成する。例えば Meijer らは側鎖ににはそれぞれ ωB97X-D，6-31G(d,p)を使用した。

不 斉 炭 素 を 有 す る C3 対 称 benzene-1,3,5tricarboxyamide 誘導体が，溶液中・固体状態のいず

3 結果・考察れにおいてもキラルな集合体を形成することを報告している 1）。一方，ベンズイミダゾール誘導体は

図 2 に 1 の CHCl3 中および CHCl3/MeOH 混合溶媒

蛍光性の複素環化合物であり，薬剤徐放システムの中で測定した CD および UV–vis スペクトルを示す。

構成成分等として注目されている 。筆者らは，アその他の測定結果と併せ，1 は MeOH の添加に伴い，ミノ酸由来の不斉源を導入した C3 対称 1,3,5-

CHCl3 中で形成していた集合体構造が崩壊し，単量tri(benzimidazolyl)benzene (TBIB)誘導体 (1) が，非極体として存在することが示唆されている。図 3 には性溶媒中においてキラルな会合体構造を形成する

1 の単量体の最適化構造を示す。1 はコア部分に近ことを実験的に明らかとしている（図 1） 。本研究

い位置に存在するアミド結合間が分子内水素結合

では，1 の集合体が溶液中で形成する集合体構造にを形成した構造を安定に取ることが示唆された。まついて，計算化学的手法により知見を得ることを目たスペクトルシミュレーションの結果，1 は単量体

2)3)で 250 nm 付近に π-π*に由来する吸収を示し，CD シ

的とした。

O

N

R

O

N

N

N

グナルは MeOH を添加した際に観測されるものとR近い形状を示した（図 4）。このことから 1 は極性溶

R=

N
H

N

N

R

NHC12H25OO(1)Figure 1. Chemical structure of 1

2 実験
まず 1 の単量体に対して Gaussian 16 を利用し，DFT 法を用いた構造最適化および TD–DFT 法によ

8 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

媒の添加に伴い，単量体として存在することが計算科学的にも立証された。続いて集合体構造に関する知見を得るため 1 の八量体の構造最適化を行なった。
図 5 に構造最適化途中の構造を示す。初期構造としては，1 を一般的な π スタッキング間距離である 3.5間隔で配置し，左巻きに各ユニット間で 45°の捻れを持たせた。計算プログラムは継続的に進行しているものの，構造最適化は完了しておらず，現在までのところ 1 の集合構造を予測するには至らなかった。

Figure 5. Chemical structure of 8-mer of 1. Note that thisstructure is in the middle optimization.

4 まとめと今後の展望
Figure 2. CD and UV–vis absorption spectra of 1
measured in CHCl3/MeOH (c = 0.02 mM) at 20 °C.

本研究では，1 の超分子集合構造に関する情報を得るため，その単量体の構造最適化およびスペクト
ルシミュレーションを実施した。その結果，MeOH
といった極性溶媒の添加時に，1 が単量体構造で存在していることが計算科学的にも示唆された。今後の展望とし，その集合構造に関する構造最適化およびスペクトルシミュレーションの結果が得られる
ことで，この事実はより明確に示されると考えられる。これまで 1 の八量体を用いて超分子集合体における各種計算を実施していたが，分子数も多く，計算が収束するのに多大な時間を要していた。そこで，計算コストを抑えるため，分子数を減らした四量体モデルに対し，各種計算を実施し，その集合構造に関する情報収拾を継続して行う予定である。

5 謝辞
Figure 3. Optimized structure of 1.
本共同研究制度(若手奨励枠)を活用させて頂きましたことを，この場を借りて感謝致します。

6 引用文献1. C. Kullkarni, E. W. Meijer, A. R. A. Palmans, Acc.
Chem. Res. 50, 1928–1936 (2017).
2. H. Meng, M. Xue, T. Xia, Y.-L. Zhao, F. Tamanoi, J.
F. Stoddart, I. Zink, A. E. Nel, J. Am. Chem. Soc. 132,
12690–12697 (2010).
3. T. Mizukoshi, H. Sogawa, F. Sanda, Polym. Prepr. Jpn.
70(2), 3Pd024 (2021).

Figure 4. Simulated CD and UV–vis spectra of 1.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 9

界面分光の分子動力学シミュレーション
城塚 達也
茨城大学工学部物質科学工学科

1 はじめにfunctional theory (CDFT)法を用いてドナーとア
クセプターのエネルギー差を反応座標に採用する．

埋もれた界面における電荷移動などの化学反応[1, 2] この座標は分子の形状に依存しないため，は生体機能や触媒反応など様々な分野で重要であ

固液界面などの不均一な系でのプロトン移動をシる．近年分光などの実験技術の向上により，そのミュレーションするための一般的な手法を開発す

分子レベルでの反応メカニズムが明らかになってることができた．プログラムパッケージは cp2k

きた．理論計算の高精度化が求められている．しを用いて，ケイ酸の脱プロトン化反応をシミュレ

かし，実験を解析できる高精度な計算手法は発展ーションした．自由エネルギー曲面の計算では自途上である．そこで本研究では，Constrained

由エネルギー摂動法を使用した．

DFT (CDFT)法などを用いて界面構造・ダイナミ

続いて，酸化チタン光触媒におけるポーラロン

クスを解析する．特に，本研究では酸化チタン界

移動に CDFT 法を応用した．特に，Low-pressure

面などにおける構造やダイナミクスを調べる．最chemical vapor deposition による実験との共同

終的に，第一原理分子動力学（MD）シミュレー

研究により，（112）面が特に高い反応性を示すこ

ションを用いて固液界面をシミュレーションし，とが分かったため，この界面でのホールの安定性

界面分光の１つである和周波発生（SFG）分光法を調べる．[3] ホールが局在する酸素原子にを解析する．

CDFT 法を用いて正電荷を局在させた．シミュレ

2 手法ーションにはanatase 表面を用いる．
Generalized
gradient approximation (GGA) に基づく汎関数
では局在したホールは安定化しないため，本研究

まず、CDFT 法をケイ酸水溶液におけるプロト
ン移動に応用し，電荷移動反応のシミュレーショ

では CDFT 法と Hartree-Fock 交換エネルギーを
10.5%混合した hybrid 汎関数を用いる．

ン手法を構築した．これまでのシミュレーション
では化学反応を記述する反応座標は結合長などの3 結果構造を用いることが多かった．配位数はそのシン
プルさ・扱いやすさから幅広い計算プログラムパ

ケイ酸の脱プロトン化反応をシミュレーショ

ッケージで利用可能であるため，多くの計算例がン (Fig. 1 top) では，自由エネルギー摂動法を用ある．しかし，配位数には次の 2 つの問題がある

いて計算されたケイ酸の脱プロトン化の自由エため，電荷移動の反応座標には適していない： 1.

ネルギー変化は 13.9 kcal/mol となり実験値のパラメーター依存性．2. 電荷移動（溶媒和座標）13.5 kcal/mol と良い一致を示した．CDFT 法にが良く記述できない：エネルギー差（溶媒和座標）より高精度に反応自由エネルギー曲面を計算ででは分離できる生成物前後の構造が配位数では記きることがわかった．一方で，3 点近似やガウス

述できない．

近似を用いると自由エネルギー変化はそれぞれ

そ こ で ， 本 研 究 で は Constrained density

10 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

12.4 kcal/mol と 40.3 kcal/mol となりより正確

な自由エネルギー摂動法による結果と異なる．
よって，化学精度（約 1 kcal/mol）が求められる計算の場合，近似的手法ではなく自由エネルギー摂動法を用いる必要があるとわかった．
アナターゼ型酸化チタン界面での計算 (Fig. 1
bottom) では，ヒドロキシ基がない場合ではアナターゼ型酸化チタン表面でホールは安定に局在化しないのに対し，ヒドロキシ基がある場合ではヒドロキシ基にホールが安定に局在することがわかった．これにより．アナターゼ型酸化チタン表面
ではヒドロキシ基にホールが流れ，光触媒による酸化反応が進行すると考えられる．加えて，アナ
ターゼ型酸化チタンでは(101)面が熱力学的に安定であるが，(112)や(001)表面の方がより安定にホールをトラップすることが判明した．この結果は(112)面における実験で見られた高い反応性を支持している． (001)表面での反応性はよくわかっていたが，(112)面の報告例は少ないため，今後の酸化チタンを使った光触媒材料開発にとって有益な知見である．

4 おわりに界面での脱プロトン化をシミュレーションする
ための CDFT 分子動力学シミュレーションを応用し，自由エネルギー摂動法により高精度な自由エネルギー曲面を計算する手法を構築した．今後

Figure 1. (Top) Aqueous silicic acid. (Bottom)
Hole trapping energy at the anatase surfaces.
(7), 1325–1328, 2021.

は，酸化チタン・水界面での水分子の役割や異な[3] T. Joutsuka, H. Yoshinari, and S.

る界面における反応性の違いなどを解析する予定

Yamauchi, Bull. Chem. Soc. Jpn., 94 (1), 106–である．以上で計算した界面について，現在界面111, 2021.

分光スペクトルの計算法の構築をしている．申請[4] S. K. Reddy, R. Thiraux, B. A. W. Rudd, L.

者の先行研究[4-6]をさらに拡張し，分光スペクト

Lin, T. Adel, T. Joutsuka, F. M. Geiger, H. C.

ルからわかる界面構造と光触媒反応メカニズムを

Allen, A. Morita, and F. Paesani, Chem, 4 (7),

議論する予定である．

1629–1644, 2018.
[5] T. Joutsuka, T. Hirano, M. Sprik, and A.
Morita, Phys. Chem. Chem. Phys., 20 (5),謝辞
本研究では、京都大学学術情報メディアセンタ
ーの共同研究制度（若手奨励枠）を活用させてい3040–3053, 2018.
[6] T. Joutsuka and A. Morita, J. Phys. Chem.
C, 122 (21), 11407–11413, 2018.

ただきました。
参考文献[1] T. Joutsuka and K. Ando, J. Phys. Chem.
B, 124 (38), 8323–8330, 2020.
[2] T. Joutsuka and K. Ando, Chem. Lett., 50

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 11

Numerical simulation of thermal-solutal Marangoni convection in ashallow rectangular model with mutually perpendicular temperature andconcentration gradients
ZHANG Jiangao
Graduate School of Engineering Science, Osaka University

1 Introduction

2 Numerical method

Marangoni convection usually takes place in a

In the simulation model we consider a cavity

liquid layer with the free surface due to thefilled with a fluid as shown in Fig.1. The top

variation of free surface tension, which is driven byboundary is the free surface while the othertemperature and/or concentration gradients. Thisboundaries are the cavity walls. The Cartesianconvection has been of interest for researchers due

coordinate system is adopted. The length, width,

to its rich dynamical features and also for its

and depth of the cavity are L, L and 0.1L,

widely existence in nature and industrial

respectively. A high and low temperature values,

processes, such as oceanography, droplets, thin-Th and Tl, are set at the left and right boundaries,

film coatings, and crystal growth.

and the concentration values of Ch and Cl are

Numerous

fruitful

research

findingsonMarangoni convection have been reported inrecent years [1-3]. However, all these studies
considered only the cases of mutually parallel
thermal and concentration gradients in arectangular cavity. To the best of our knowledge,

prescribed at the back and front boundaries.
The conservation of mass, momentum, energy,
and mass transfer are adopted as the governing
equations of the fluid flow. In this study, thecomputations have been performed for the fluidwith Pr = 0.01 and Sc = 1.

the case of mutually perpendicular gradients has
not been considered yet. It would be an interesting
phenomenon to investigate since it occurs in someprocesses such as painting and drying. In thiswork, we perform a series of three-dimensional
numerical simulations to study thermal-solutal
Marangoni convection in a shallow rectangularcavity under the effect of mutually perpendicular
thermal and concentration gradients to shedfurther light on flow characteristics and patterntransitions.

Fig. 1 Numerical simulation domain. The red andblue arrows respectively indicate the directions ofthermal and solutal Marangoni flows.

3 Results and discussion
When the solutal Marangoni number exceeds
the critical Marangoni value, the thermal-solutal

12 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

Marangoni flow bifurcates to an oscillatory flow.
Figure 2 shows the time dependencies oftemperature, concentration and longitudinalvelocity at the sampling point (A) at (x, y, z) = (0.5,
0.5, 0.1) when MaT = 1 u104 and MaC = 3 u104. The
velocity oscillation, Vy, due to the inertial effect of
the fluid flow always delays, and there is a phasedifference between temperature, concentration,and velocity. Their coupling results in theFig. 3 Time dependencies of the velocity Vy withhydrothermal wave (HTW) and hydrosolutal wave

various solutal Marangoni numbers MaC at point(HSW) instability on the free surface [4].

A.

(a) MaC = 5 u104(b) MaC = 6 u104
Fig. 4 Streamlines at the mid-y plane (y = 0.5)
Fig. 2 Time variation of the velocity, temperature,and concentration values at point A at MaT = 1
u104 and MaC = 3 u104.
It is noteworthy that the flow undergoes awhen MaT = 3 u104.

4 Conclusion
Generally, the flow pattern changes from abackward transition from the oscillatory flow to asteady flow, oscillatory flow, and to a chaotic statechaotic one at around MaT | 5 u104, then to anwith the increase of solutal Marangoni effect for

3u104. As demonstrated in Fig. 3, the longitudinaloscillatory flow. Also, a backward transition fromoscillatory pattern again when MaT is aroundeach MaT. In addition, the phase lag is observed forvelocity Vy at the sampling point is quasi-periodic

chaotic to oscillation is encountered at MaT = 3

for MaC = 6 u104, but the flow velocity fluctuates

u104.

irregularly in time when MaC = 5 u104. Although,as the solutal Marangoni number increases, the5 Reference

temporal complexity of the flow reduces from thechaotic pattern to the secondary oscillatory flow,[1] T. Bergman, Phys. fluids, 29 (1986) 2103.

the spatial flow pattern changes from two vortices[2] Z.-W. Chen, et al., Phys. fluids, 22 (2010)

to five coherent vortices shown in Fig. 4. As aresult, the overall complexity of the flow increases,
and the backward transition from chaotic tooscillation is reasonable.

034106.
[3] J.-M. Zhan, et al., Phys. Rev. E, 82, (2010)
066305.
[4] M. K. Smith, Phys. fluids, 29 (1986) 3182.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 13

浮遊培養法による iPS 細胞作製技術の最適化を目的とした流動解析
磯部亮佑
大阪大学基礎工学研究科物質創成専攻化学工学領域

1 緒言

VOF 法を適用した。粒子の挙動解析には、個々の粒子に対して以下に示すNewton の運動方程式を

人工多能性幹（iPS）細胞は、際限のない自己適用した。

複製能と多分化能を有することから再生医療への応用が期待されており、実用化に向け大口径容器を用いた浮遊培養法による iPS 細胞大量作製技術の構築が求められている。しかし、細胞に作用す

𝑚𝑚p

d𝒗𝒗p
= 𝑭𝑭d + 𝑭𝑭g + 𝑭𝑭l + 𝑭𝑭vm − 𝑚𝑚p 𝒂𝒂c
d𝑡𝑡

(1)

液内物質の不均一な濃度分布などが要因となり、

ここで、𝑚𝑚p は粒子の質量、𝒗𝒗p は粒子の速度、𝑡𝑡は

iPS 細胞の死滅が引き起こされてしまうため、撹

はそれぞれ粒子に作用する力をモデル化したもの

拌操作の最適化は必須である[1]。

で、𝑭𝑭d は流体抗力、𝑭𝑭g は粒子に作用する正味の重るせん断応力の増大や、細胞凝集塊の沈殿、培養

回転翼を用いた最も一般的な撹拌槽では、翼近傍の局所的なせん断応力が問題となるのに対し、

時間、𝒂𝒂c は容器の遠心加速度である。式(1)の右辺

力、𝑭𝑭l は揚力、𝑭𝑭vm は仮想質量力を表している。
本解析モデルは回転座標系であり、容器の揺動に培養槽を円軌道上に揺動する振とう撹拌では容器より流体及び粒子に作用する遠心力は、各方程式

底面中心部に凝集塊が堆積してしまう[2]。本研究に外力項として加えることで考慮されている。粒では、せん断応力の制御が比較的容易な振とう撹

子間の衝突及び粒子が流動に及ぼす影響を考慮せ拌に焦点を当て、凝集塊の浮遊を達成する最適なず、粒子と壁は完全弾性衝突すると仮定した。粒

操作条件の検討を数値解析によって行う。数値解

子数は 3 万個、粒子径は 0.175 mm、粒子の比重析は、コスト及び評価の定量性の観点から有用では 1.08 とした。

ある。本稿では、培養液内の細胞塊挙動の数値解
析結果の妥当性を検証する。

2 数値解析手法

流体に対する各支配方程式の離散化には有限体積法を用いた。時間の離散化手法として 1 次精度
Euler 陰解法、空間の離散化手法として 2 次精度
中心差分法、速度圧力連成手法として PIMPLE
アルゴリズムを利用し、オープンソースの流体解

解析領域は、内径 280 mm、高さ 150 mm の

析ソフトウェアであるOpenFOAMを用いて解い円筒容器とし、この容器が半径 25 mm の円軌道た。計算格子数は約 260 万であった。流体解析コ

上を一方向に角速度 𝜔𝜔 rpm で揺動される。初期

ードの信頼性は、気液界面形状及び速度分布を実までを水、その他の領域を空気で満たされている

粒子挙動解析の再現性の検証は、実験映像とのものとする。また、細胞凝集塊は球状固形粒子と定性的な比較によって行った。粒子を円筒容器のして近似され、計算開始時においては容器底面上

底面上に均一に配置し、静置させた状態から円軌に均一に配置されているものとする。

道上を一方向かつ一定速度で容器を 30 秒間揺動

条件では、容器は静止しており、高さ 32.5 mm

験結果と比較することで確認した[3]。

支配方程式は連続式と Navier-Stokes 方程式でする。実験の初期条件や操作条件、流体及び粒子ある。解析には計算コスト削減のため realizableの物性を数値解析と同等とし、流動と粒子の挙動

𝑘𝑘-𝜀𝜀 乱流モデルを用いた。気液界面の計算にはを容器の上面と側面の 2 方向から撮影した。

14 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

Fig. 2 The distribution of particles (blue dots)in the vessel after 30 seconds at 𝜔𝜔 = 60 rpm.

Fig. 1 The behavior of particles (blue dots) in
the vessel after 30 seconds: (a) at 𝜔𝜔 = 30
rpm, (b) 40 rpm, (c) 50 rpm, and (d) 60 rpm.

3 結果と考察撹拌開始 30 秒後の側面からの槽内可視化図を

Fig. 3 The distribution of the vertical velocity
field near the bottom surface (z = 0.01 m).

Fig. 1 に示す。実験と数値解析、双方において角速度が 50 rpm 以上で一定量の粒子が浮遊するこ向の力が過小評価されている。粒子に作用する水とを確認できる。しかし、数値解析では浮遊する

平方向の力とその寄与の大きさは、各項のオーダ粒子の量が過小評価されているように見受けられーから𝑭𝑭d ≫ 𝑭𝑭l ≈ 𝑭𝑭vm である。一方で鉛直方向のる。したがって現在の解析モデルでは、ある操作条件に対して粒子が浮遊するかどうかの傾向をつかむことは可能であるが、正確な浮遊率を算出することはできないと考えられる。
撹拌開始 30 秒後の容器上面図を Fig. 2 に示す。

力については、𝑭𝑭d ≈ 𝑭𝑭l > 𝑭𝑭g ≫ 𝑭𝑭vm である。したがって、
揚力項 𝑭𝑭l のモデル定数の最適化が必要であると考えられる。

4 結言

実験結果から、沈殿した粒子が容器中心部でリングを形成するように分布している。これは数値シ

振とう撹拌槽内の粒子の挙動を解析する数値モ

解析においても正確に再現されている。粒子が底デルを開発し、その再現性を検証した。容器底面

面でリング状に分布するメカニズムを明らかにすにおける粒子の分布は正確に再現されていたが、るために、容器底面近傍における液相の鉛直速度

粒子の浮遊量が過小評価されており、揚力項のモ分布を可視化したものを Fig. 3 に示す。容器側面

デル定数の最適化が必要であることが分かった。

付近では上昇流が、中心部では下降流が形成されており、その間には鉛直方向速度が 0 となる領域

参考文献が存在する。つまり、液相の対流によって中心部まで運ばれた粒子は、下降流によって沈降したのち粒子に鉛直方向の力が作用しない領域まで運ばれ、そこに停滞する。その結果粒子はリング状に[1] L. Adamo et al., Nature, 459, 1131-1137(2009).
[2] T. Yamamoto et al., Chem. Eng. Jpn., 51,
423-430 (2018).

凝集していくと考えられる。
上記結果をまとめると、粒子に作用する水平方向の力は正確にモデリングされているが、鉛直方[3] M. Yano et al., ASEAN J. Chem. Eng., 1,
73-81 (2017).

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 15

数値シミュレーションを用いたウマの個体間に働く力の推定
井上漱太 1・2、深沢圭一郎 3、平田聡 2
1 : 名古屋大学環境学研究科
2 : 京都大学野生動物研究センター
3 : 京都大学学術情報メディアセンター

1 はじめにられている。野生環境下において、ウマの個体群はハレム群とバチェラー群に分けられ、ハレム群は有動物が群れはなぜその集合を保っていられるの蹄類としては珍しく恒常的な群れ構成を維持する。

だろうか。高速で動く鳥や魚の群れから大集団を形

群れのまとまりが安定して観察できることから個成するヌーの群れまで、群れの一糸乱れぬ動きは古体間に働く力を推定するには、非常に適した動物だ

くから研究者の興味をひいてきた。近年、計測・解と言える。本研究では Attraction と Repulsion の相析技術の急速な発展によって、集団を形成する個体互作用を、距離を変数にもつ関数によってモデル化を高精度で追跡することが可能になってきた。それ

し、シミュレーションをおこない、野外観察によっにより、実際の計測値から行動ルールを推定し、数て得られたデータの再現を目指した。

理シミュレーションを用いて、集団のふるまいを可能にするメカニズムの解明を目指す研究が高まりを見せている。
Couzin らは Attration、
Alignment、

2 野外観察Repulsion という３種類の力を他個体との距離に合

野外観察におけるデータ収集は 2016 年 6 月およ

わせて作用させることで、動物の群れにおけるさま

び 2017 年 5-7 月にポルトガルのアルガ山でおこな

ざまな群れのふるまいが説明できると提唱した[1]。

われた。合計 3 群を終日追跡し、ドローン(Phantom

これにより、個体が集団全体を検知できないような

3・Mavic Pro)により画像データを収集した。それぞ

巨大な群れにおいても、ごく近傍の個体とのみ相互れの群れの個体数は 7-8 頭だった。画像は 30 分ご作用することで、群れの全体のふるまいが形成されとに高度 25-80m 程度で撮影され、一枚の画像が群ることが理論的に提示された。その後、魚類の群れれの構成個体全てを含むように高度を調節した。ウにおいて、個体の加速度を定量的に計測することにマの群れは採食・移動・休息という 3 種類の状態により、この理論の有効性がすでに検証されている[2]。

大別することができ、本研究では採食場面のみを解

この分野の根底にある一つの大きな疑問は、種間析した。それぞれの群れに関して、合計 60 枚程度

で共通する個体間の相互作用ルールの存在である。

の画像を解析に使用した。個体の首の付け根と尾の現状では、多くの研究が魚類や鳥類を対象にしてお基部の中点に相当する点を個体の座標として、個体り、陸上性の哺乳類の群れにおける研究は少ない[3]。

間距離の計測に使用した。

特に体サイズの大きな哺乳類の群れを対象にして個体の動きや群れ内での相対位置を定量的に捉えた研究は限られている。そこで、本研究ではポルト

3 ウマの個体間に働く力の数値シミュ
レーション

ガルのアルガ山に生息する野生のウマの群れを対象に個体間距離を調節している力の推定を目指し力の数値シミュレーションのために、一個体の周た。

囲に重力のように”場”を導入し、距離が遠いと一般的にウマは極めて社会性の高い動物と考え

16 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

Attraction として、距離が近いと Repulsion として

インタラクションの推定をおこなった。その結果、働く力を以下のように定めた。

ウマにおいても、近傍の個体との局所的な相互作用
𝐹𝐹 = −

によって距離を調節していることが示唆された。さ𝑎𝑎(𝑟𝑟 − 𝑟𝑟! )− 𝑏𝑏(𝑟𝑟 − 𝑟𝑟! )"+𝑑𝑑
𝑐𝑐

らにメトリック距離よりもトポロジカル距離を支持した点はムクドリの群れの先行研究と合致した。

この関数において r は個体間の距離をあらわし、

この結果は、群れサイズにかかわらず局所的な相互その他のパラメータは関数形を制御する。ここで F

作用で群れのふるまいが説明できる可能性を提示= 0 となるような r を求めることで Attraction としており、群れサイズの小さな動物種という観点か

Repulsion の境界値を算出できる。本研究では、各らも興味深い知見を提供している。

群れの個体数と同数の点を 2 次元平面上にランダムに配置した状態から、F を個体間に作用させ、一定

ステップ後に点間の距離を測定した。これを観察で得られた画像の枚数分繰り返した。そして、測定された個体間距離の分布と野外観察により得られた分布の残差平方和(RMSE)を算出し、a、b、c、d、raの最適パラメータセットを探索した。合計で各群れにつき 1171800 通りのモデルを試した。

4 相互作用モデル

Figure 1: 実際に観察されたウマの群れにおける個ある個体の力の作用範囲を定めるモデルはいく
つかあるが、本研究ではメトリック距離およびトポ体間距離分布およびシミュレーションによって再現された個体間距離分布

ロジカル距離を使用した。メトリック距離においては、個体は周囲 Rm 内に存在する他個体全てとイン

縦軸は頻度を表し、横軸は距離(胴長、Body Length

タラクションを持つ。トポロジカル距離においては、(BL))。ピーク位置、頻度の増大・減衰の傾向も再現

距離の近い順に Nt 個体とインタラクションを持つ。

できている。

本研究では 3 ≦ Rm ≦ 10、2 ≦ Nt ≦ 5、とし
た。

5 結果

6 参考文献[1] ID. Couzin, et al. "Collective memory andspatial sorting in animal groups." Journal of

ウマの群れにおける任意の 2 個体の距離を最もよ

theoretical biology 218.1 (2002): 1-11.

く説明するモデルは、トポロジカル距離を 3 に持つ[2] JE. Herbert-Read et al. "Inferring the rules of

も の だ っ た (Figure 1) 。 ま た 、 Attraction とinteraction of shoaling fish." PNAS 108.46 (2011):

Repulsion は 3.5-4 BL 以内で逆転すると推定され18726-18731.

た (Figure 2)。

[3] S. Inoue, et al. "Spatial positioning ofindividuals in a group of feral horses: a case study

6 考察using drone technology." Mammal Research 64.2
(2019): 249-259.

これまで大きな体サイズ動物の群れにおける局所的行動ルールの解明に試みた研究は限られていた。本研究では、ドローン技術を用いた高精度計
測とスーパーコンピュータを用いたシミュレーシ
ョンによって、ウマの個体間の距離を調節している

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 17

ロ ーレ ン ツ 方程式に対する 機械学習によ る モデリ ン グ
中井 拳吾 ∗∗

東京海洋大学 学術研究院 流通情報工学部門

本稿は小林 幹氏 (立正大学経済学部) , 斉木 吉隆
氏, 堤 夏輝氏 ( 一橋大学経営管理研究科 ) と の共同
研究 [4] に 基づく も のである .

1

はじ めに .

3

モデルの設定と 結果.

3.1

設定.

ロ ーレ ン ツ 方程式 ẋ = −10x + 10y, ẏ = −xz +rx − y, ż = xy − 8z/3 に ついて 考え る . こ の方程式

機械学習は物理学の様々 な 分野で注目さ れて いる .

系はカ オス 性があ る . 本研究ではパラ ーメ ータ r と

近年, 機械学習の一種で , リ カ ーレ ン ト ネ ッ ト ワ ーク

し て 28 (も し く は 60) と し て 得ら れる 時系列を 扱う .

を も っ た リ ザーバーコ ン ピ ュ ーティ ン グ [1, 5] が時

r = 60 付近では力学系は非双曲的であ り , パラ メ ー

系列やリ ャ プノ フ 指数な ど の予測に おいて 有効であタ の微小な 変化に よ り 力学系の構造が大き く 変化しる こ と が報告さ れて いる . 我々 はこ の機械学習手法

う る 一方で , r = 28 付近では力学系は双曲的で構造を 流体のエネ ルギー変数に 適用し , 時間発展の予想

安定であ り , そ のよ う な 構造変化は起こ ら な いこ と等を 成功さ せて いる [2, 3].

が知ら れて いる .

一方で , 単に 時系列を 予測でき る だ け ではそ の現象のモデルを 構成し た と 言う に は不十分であ る . そロ ーレ ンツ 方程式の時間によ り 得ら れた時系列デー
タ を {u, s} と し て リ ザーバーコ ン ピ ュ ーティ ン グにこ で , 本研究では力学系構造の観点から , 学習によ り

よ り 学習さ せて 得ら れた時間発展モデルが , 元の力学

得た時間発展モデルがも と の力学系構造を ど の程度系構造を ど の程度再現する かを 解析する . 特に 本誌再現でき る かを 明ら かに する .

では不動点や周期軌道と いっ た不変集合に注目する .

2

リ ザーバーコ ン ピ ュ ーティ ン グ .

3.2

結果.

dϕ/dt = f (ϕ) で表さ れる 力学系の変数, u = h1 (ϕ)∈ RM と s = h2 (ϕ) ∈ RP に ついて 考え る . あ る 時には (x, y, z) = (0, 0, 0) に加え て , 他に 2 つの不動点の時系列は既知と する . s の時系列を 予測する 時刻(図 1 の × のと こ ろ ) がある . 学習に よ り 得た時間発

刻ま で (学習時間と 呼ぶ ) の入力変数 u, 出力変数 sに おいて , 時系列データ u は未知と する . 物理的な知見を 用いずに 学習時間のデータ セッ ト {u, s} のみ

から モデルを 構築する .

リ ザーバーコ ン ピ ュ ーティ ン グの特徴の一つはニュ ーラ ルネ ッ ト ワ ーク の構造自体を 学習し な いた め
圧倒的に計算量が少なく て 済み , 代わり にニュ ーラ ル
ネ ッ ト ワ ーク の次元を 大き く し て いる 点であ る (詳細は [4]). こ のこ と に よ り ダイ ナミ ク ス が複雑な ふる ま いを 示すと し て も , そ れが決定論的であ る 場合に はこ の種の学習方法が有効である .

18 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

機械学習モデルの解析-不動点. ロ ーレ ン ツ 方程式

展モデルの不動点も × の近傍に あ り , そ こ での固有値も 近似でき て いる こ と を 確認し た (表 1).

ま た , 図 1 の右図の “actual trajectory” は学習時間の時系列を すべて 含んでいる . こ のこ と から 学習に よ っ て 構成し たモデルは学習に 用いた時系列デー
タ に は含ま れな い不動点を も 再現する こ と がわかった . こ のこ と は機械学習分野における 通説である「 外部領域の予測困難である 」 と いう こ と から は一見想像し 難い結果であ る が , 背後に 存する 力学系構造の学習に 成功し たこ と に よ っ て 不動点が再現でき たものと 考え ら れる .

x∗
y∗
z∗

Lres
−8.47
−8.47
27.04

Rres
8.50
8.50
27.01

Ores
0.04
0.02
0.54

Lactual
−8.49
−8.49
27.00

Ractual
8.49
8.49
27.00

Oactual
0.00
0.00
0.00

表 1: Coordinates at each of the three unstable ﬁxed points. Lres , Rres , and Ores are ﬁxed pointsof the data-driven model, whereas Lactual , Ractual , and Oactual are ﬁxed points of the actual Lorenz systemwith r = 28. The coordinates (x∗ , y ∗ , z ∗ ) are close to those of the corresponding ﬁxed point of the actual
Lorenz system.

reservoir
actual-20 -10

図 1:

Fixed points. The three ﬁxed points(x , y , z ∗ ) of the data-driven model (left) and thecorresponding unstable ﬁxed points of the actual∗∗

Lorenz system (right) are plotted together with the
trajectory points.
機械学習モデルの解析-周期軌道. ロ ーレ ン ツ 方程式の 50 個の短い周期軌道に 対し て , 機械学習モデル
がう ま く 近似でき て いる こ と を 確認し た . 特に , 50個の中で最も 近似性能が悪かっ たも のを 図 2 に 書き出し た . こ の図から 最も 近似性能が悪いも のでも よく 近似でき て いる こ と が見て 取れる .

4

ま と め.

30
0 y15
-15
0
x 10 20-30

0

1

2

3

4

5

6

t
A periodic orbit-like trajectory.
A
periodic orbit-like trajectory obtained from the

図 2:

data-driven model is plotted together with thecorresponding unstable periodic orbit (period Tp=5.9973192969) of the actual Lorenz system withr = 28 (left), and their time developments of the xvariable (right).
た計算の一部は京都大学のス ーパーコ ン ピ ュ ータ 共同研究制度 ( 若手・ 女性奨励枠 ) に 基づく . こ こ に感謝の意を 表す .

参考文献

決定論的な 時系列から 機械学習力学系モデルを 構
築し , そ れが時系列の背後に あ る ど のよ う な 力学系
構造ま で再現し う る かを 明ら かに し た . 本研究では,不動点, 周期点のよ う な力学系の不変集合と いっ た各
種力学系的性質が再現し う る こ と を 示し た . 結果は,
論文 [4] と し て ま と めて 査読付き 国際誌に 投稿し た .
な お , 論文 [4] はプレ プリ ン ト ア ーカ イ ブに も アッ
プロ ード し て いる .

5

reservoir
actual

x

50
40
z 30
20
10
0

20
15
10
5
0
-5
-10
-15
-20

謝辞
中井は , 学長裁量経費-大学改革・ 機能強化等推進

事業- の助成を 受け て いる . ま た , 本研究でおこ な っ[1] H. Jaeger, and H. Haas, Scince, 304, (2004), pp.
78-80.
[2] K. Nakai, and Y. Saiki, Physical Review E 98,(2018), 023111:1-6.
[3] K. Nakai, and Y. Saiki, Discrete and Continuous Dynamical Systems Series S, (2020), doi:
10.3934/dcdss.2020352.
[4] M. Kobayashi, K. Nakai, Y. Saiki, and N. Tsutsumi, Dynamical system analysis of a data-driven
model constructed by reservoir computing, arxiv
2102.13475.
[5] Z. Lu, J. Pathak, B. Hunt, M. Girvan, R. Brockett,and E. Ott, Chaos, 27, (2017), pp. 041102. pp.
391-403.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 19

力学系と代数幾何の理論に基づく
データ駆動的スパースモデリング中野 直人 ∗

背景

8

||L 2

近年脚光を浴びている．時系列データの過去の振るされており，データ駆動的な予測モデルの構築法は舞いを利用するために遅延座標埋め込みを用いる．
を生む初期値鋭敏性に代表されるように本質的に時系列予測が難しい．これはたとえ正しいモデル方程式で計算したとしても生じる問題点である．そのため，カオス時系列に対するデータ駆動モデリングの評価には予測値の推定精度だけでなくカオス力学系としての構造の再現性も検証する必要がある．

2
0

-4

90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

0

20000

40000

60000

#epoch

80000

100000

図 2: 変数選択の結果：横軸はエポック数，青線は変数の数 (右縦軸)，橙線は回帰係数の残差二乗ノルムの常用対数 (左縦軸)．

部分的な状況で，観測データから観測変数の予測モデルを立て，さらに全体の力学の推定を行う．

3

全体を復元

4

-2

手法の有効性の検証にカオス時系列を題材にする．

カオスには，僅かな値のずれが予測値の大きな乖離||||#variable6

統計的時系列解析はさまざまな回帰タスクで利用

log10||

1

京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター#variable∗

手法

観測変数 x の履歴からその力学の状態を推定す

る．Takens の埋め込み定理 [2] 等の既存研究により，力学の再構成の数学的正当性は担保されている．そXのみ観測

図 1: Lorenz 方程式の数値解．左上の (x, y, z) の 3
変数の系から右下の x 変数のみを観測．

2

データ

ここではカオス時系列の代表例である Lorenz 方程式 [1] の数値解を用いる．Lorenz 方程式は (x, y, z)の 3 変数の方程式で記述されるが（図 1 左上），観測可能な変数は x だけとする（図 1 右下）．観測が20 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

れを踏まえ，遅延座標の多変数冪級数回帰モデルをデータ駆動的に構成する．必要な回帰変数は未知のため，冪級数の次数を十分高く取って多くの変数を用意し，スパース推定によって変数選択を行う．

代数幾何に理論に基づく変数消去理論では観測変数の力学モデルは一般には遅延座標の有理式となる
ため，必ずしも多変数多項式回帰が使えるとは限らない．Lasso (もしくは Least-Angle Regression) によるスパースモデリングでは必ずしも必要な変数が選択できるとは限らないし，逐次に変数を除去しても目的のモデルが得られない可能性がある．ここでは，スパース推定による逐次変数除去と遺伝的アル索のためのアンサンブル数を増やす必要がある．約20

79000 エポックで再度学習は進むが，また別の局所

15最適解にトラップされている．約 97000 エポックで

10

X(t)

5

7 変数まで除去されたところで回帰係数の残差二乗0

ノルムのゆらぎがなくなり，学習が完了した．

-5
-10
-15
-20

ここで構成したモデルによる予測値を図 3 に示す．

truth
prediction

0

5

10

15

t

150

20
truth
prediction

100
50

X1

られた．時間が経つにつれて予測値は真値を離れるが（図 3 上），これはカオス性が原因のため，path-wise の予測精度ではなく，力学系の構造再現度の評価が必要となる．図 3 中は (X0 , X1 )-平面の散布図0であり，アトラクタの再構成は成功していると言え-50る．さらに，時系列の極大値のみをサンプリングす

-100
-150
-20

予測初期では解軌道に沿った精度の良い予測値が得

-15

-10

-5

0

5

X0

20

10

15

20

る return plot（図 3 下）が真値のそれに包含されている．これらにより，系自体をデータ駆動的に再構
成できており，提案手法の有効性を実証した．

16

n+1

12
8

5

4
0
-8
-8

ここでは時系列データからデータ駆動的に予測モ

truth
prediction

-4
-4

0

4

8

12

16

20

n

図 3: x 変数の回帰モデルによる予測結果の (上) 時

系列，(中) (X0 , X1 )-平面での軌道．青実線は真値，

橙点線は予測値．(下) x 成分の return map．

ゴリズムを合わせた方法により，回帰モデルを構成した．スパース推定には多くの反復回数を必要とす
る上に，パラメータ探索のアンサンブル数を多く確保する必要があり，スーパーコンピュータによる並列計算が威力を発揮する．

4

結言

デルを構成する方法を検証した．これはカオス時系
列に対しても有効であり，力学系の再構成が可能である．より複雑で高次の時系列データに対しては，さらに多変数高次のモデルを構成する必要がある．今後はそのような問題に対して，強化学習や分散学習を用いたアルゴリズムの改良を計画している．

謝辞

本研究は京都大学スーパーコンピュータ共同研究

制度 (若手・女性奨励枠) の活用によるものである．
また，本研究は宮路智行氏 (京都大学理学研究科准教授) と石塚裕大氏 (九州大学マス・フォア・インダ

結果

変数選択の結果を図 2 に示す．変数選択により，学習初期で変数の数はすぐに 21 まで下がるが，その後学習は停滞する．この問題では真のモデル係数がわかっているため，真の回帰係数との残差二乗ノルムを評価することができる．図 2 下から，一定のゆらぎが減ることなく持続されていることがわかり，回帰係数がフィッティングの局所最適解付近にあるか，
もしくは評価関数の勾配消失が起きていることがわかる．そのため，学習効率を上げるにはパラメータ探

ストリ研究所助教) との共同研究を含み，科学研究

費基盤研究 (C)(20K03747) の助成を受けた．ここに関係各位に対して感謝の意を表する．

参考文献[1] Lorenz, Deterministic Nonperiodic Flow, J. Atmos. Sci., 20, (1963).
[2] Takens F. Detecting strange attractors in turbulence. Lecture Notes in Mathematics, vol 898.
Springer (1981).

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 21

第一原理計算による BaSi2 太陽電池の接合パートナー探索
原 康祐
山梨大学大学院総合研究部附属クリスタル科学研究センター

1 はじめに富な元素から成る二・三元系化合物を洗い出した。
不安定な物質を除外するため、energy above hull

太陽電池は近年急速に普及し、電力の低炭素化

は 0.1 eV 未満とした。また、歪みを見積もるため、に貢献してきた。今後は、水電解による水素製造

弾性定数を含むデータに絞った。そして、の電源や自動車などのモビリティの電源などとしInterface Reactions App [2] により計算生成エネてさらに用途が拡大し、社会の脱炭素化に寄与しルギーから反応のエネルギー変化を計算し、ていくと考えられる。そのためには、さらに高効

BaSi2 と化学反応しない物質に絞り込んだ。次に、率で安価な太陽電池が求められる。

二次元格子面積を評価指標として用いる Zur とBaSi2 は太陽電池の活性層として優れた物性に

McGill の方法 [3] により、格子整合しない物質

期待が集まる新材料である。特に、光吸収係数がを除外した。その上で文献調査を行い、空気中でSi より数十倍高いため、薄膜(~2 μm)で十分に太不安定な物質や合成困難な準安定物質を除外した。

陽光を吸収でき低コスト化が見込める。これまで

また、CBM、VBM の実験値が報告されている場に、BaSi2 を正孔輸送層(HTL)と電子輸送層(ETL)

合はそれを採用した。

で挟んだ三層構造とすることで、理論限界効率以上のスクリーニングを経て絞り込まれた候補(33％)を示す太陽電池のデバイスシミュレーショ

物質に対して、網羅的に第一原理計算を行い伝導ンに成功している [1]。また、HTL、ETL に求め帯(CBM)、価電子帯準位(VBM)を求めた。京都大られるバンドエネルギー準位の条件を解明した。

学スーパーコンピュータのシステム B において、

すなわち、この条件を満たす BaSi2 の接合パート

QUANTUM ESPRESSO コードを用いた密度汎ナー(HTL、ETL)材料を見出すことで、高効率で関数法計算を行った。PBEsol 汎関数を用いた

安価な BaSi2 太陽電池を設計できる。

GGA近似によるスラブモデル計算とHSE ハイブ

バンドアラインメント以外にも、BaSi2 との化
学反応性、格子整合も接合パートナーとしての重リッド汎関数を用いたバルクのバンドギャップ計
算を組み合わせて、CBM、VBM を求めた。

要な条件である。そこで、本研究では、まず計算
材料データベースにある膨大な材料の中から、化3 結果と考察

学反応性と格子整合を主要な条件としてスクリー
ニングを行い、次に、スーパーコンピュータを利

化学反応性によるスクリーニングの結果、二元用した第一原理計算によりバンドエネルギー準位

系化合物候補数は 560 から 99 へ、三元系化合物を計算し、有望な材料を探索した。

候補数は 1270 から 82 へ減少した。さらに格子整合しない物質を除外することで、二・三元系化合2 方法

物候補数はそれぞれ 81、75 となった。さらに、
不安定・準安定物質を除外し、信頼性の高い計算

まず、計算材料データベース Materials Project

が困難な希土類元素を含む物質を除外するなどしにおいて、バンドギャップが 0.5 eV 以上で資源豊て、最終的に 18 の二元系化合物と 36 の三元系化

22 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

合物に対して、第一原理計算を行った。
図1に一例としてBaSのスラブモデルに対する
静電ポテンシャルの計算結果を示す。静電ポテン
HTL候補

シャルは原子のある位置で低下する空間分布を示す。これを三次元的に平均してスラブ内部の平均ETL候補

静電ポテンシャルを求めるとともに、真空準位と裏面専用の差Δ𝑉𝑉を決定した。バルク計算で求めた静電ポテ
ンシャルやバンドエネルギー準位と組み合わせることで、真空準位を基準とした CBM、VBM を決定した。

図 2 HTL、ETL 最終候補材料のバンドエネルギ

BaSー準位。BaSi2 のデータは実験値 [4]。
eV

4 まとめ
計算材料データベースの膨大なデータの中から、
化学反応性や格子整合を中心としたスクリーニン
グと、スーパーコンピュータを用いた網羅的なバ
ンドエネルギー準位計算により、BaSi2 太陽電池に最適な HTL、ETL の候補材料を見出すことに

図 1 BaS スラブモデルにおける静電ポテンシャ

成功した。

ルの空間分布。
第一原理計算で得られた CBM と VBM をデバ

5 謝辞

イスシミュレーションで得られたバンドアライン

本研究の一部はスーパーコンピュータ共同研究

メントの条件に照らして、有望な接合パートナー制度(若手・女性奨励枠)により京都大学学術情報

材料を絞り込んだ。図 2 に、HTL、ETL の最終

メディアセンターのスーパーコンピュータを利用

候補材料のバンドエネルギー準位を示す。HTL

して実施した。

候補材料 Ca4P2O、Ca4Sb2O、BaMg2P2、Na3AlP2、
BaS は BaSi2 と同程度の VBM 準位を持ち、BaSi2から正孔が移動しやすいことが分かる。
なお、
BaS

6 参考文献[1] K. O. Hara, PVSEC-30, OP-T6-699, Jeju,

以外はバンドギャップが比較的小さいため、裏面

Korea, November 8, 2020.

に用いた方が吸収損失を抑えた太陽電池を設計で[2] W. D. Richards, et al., Chem. Mater. 28, 266

きる。一方、ETL 候補材料 6H-、4H-SiC は BaSi2(2015).

と同程度の CBM 準位を持ち、BaSi2 から電子が[3] A. Zur and T. C. McGill, J. Appl. Phys. 55,

移動しやすい。これらの物質はいずれもこれまで

378 (1984).

BaSi2 とのヘテロ接合に検討されてこなかったも[4] T. Suemasu, et al., Jpn. J. Appl. Phys. 45,のであるが、化学的に安定で格子整合し、高い発L519 (2006).

電効率を示すヘテロ接合形成が期待できる。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 23౷‫ܭ‬෺ཧֶ໛‫ͱܕ‬ͷରԠΛར༻ͨ͠‫ػ‬ցֶशख๏ͷੑೳධՁय़໊७Ұ ∗∗

1‫౎ژ‬େֶେֶӃཧֶ‫ڀݚ‬Պ෺ཧֶɾӉ஦෺ཧֶઐ߈͸͡Ίʹਓ޻χϡʔϥϧωοτϫʔΫͷ 1 ͭͰ͋Δ࠶‫ؼ‬తχϡʔϥϧωοτϫʔΫ (RNN) ͸๛͔ͳಈྗֶతಛ
ੑΛ࣋ͪ [1]ɼಛʹա‫ڈ‬ͷཤྺʹؔΘΒͣಉ͡ೖྗͷԼͰ಺෦ϊʔυঢ়ଶͷ೚ҙͷ‫ي‬ಓ͕ऩଋ͢Δͱ͍͏‫ڞ‬௨ೖྗಉ‫ݱظ‬৅Λ‫͕ͱ͜͢͜ى‬஌ΒΕ͍ͯΔɽ͜
ΕΒͷಛ௃͔Β RNN ͸ϦΞϧλΠϜͰͷ৘ใॲཧ΁Ԡ༻͞Ε͓ͯΓɼͦͷΑ͏ͳ࿮૊Έͷ 1 ͭͱͯ͠Ϧβόʔ‫( ػࢉܭ‬RC) ͕͋Δɽ͜͜਺े೥‫ࢉܭ‬ੑೳͷ޲্΍ಈ࡞‫ݪ‬ཧͷղ໌ͷͨΊʹ RC ͸ଟ͘ͷ֦ு͕ͳ͞Ε͖͕ͯͨɼRC ͷ‫ࢉܭ‬ੑೳΛ࠷దԽ͢ΔͨΊͷઃ‫ࢦܭ‬਑΍ͦ΋ͦ΋ RC ͕͏·͘‫ػ‬ೳ͢Δཧ༝
ʹ͍ͭͯɼࠓͷͱ͜Ζे෼ͳཧղ͸ಘΒΕ͓ͯΒͣɼRC ࣗମͷීวతͳ‫ه‬ड़͕ඞཁͱ͞Ε͍ͯΔɽͦ͜Ͱ (͜͜Ͱ͸ࢴ໘ͷ౎߹্ৄࡉΛল͕͘ɼ) զʑ͸·ͣ‫ܦ‬࿏ੵ෼දࣔͰͷੜ੒ؔ਺ͷํ๏ [2–4] Λ༻͍ͯɼ‫ܥ‬ͷେ͖͞ (RC ͷϊʔυ਺) Λແ‫ʹݶ‬େ͖ͨ͘͠‫Ͱݶۃ‬ͷ RC ͷಈྗֶͷීวੑΛཧ࿦తʹ໌Β͔ʹͨ͠ɽಛʹ݁߹ఆ਺ͷ೚ҙͷ෼෍ؔ਺͸͍͔ͭ͘ͷීวྨʹ෼ྨ͞Εɼಉ͡ྨʹଐ͢ΔωοτϫʔΫ͸ಉ͡ಈྗֶΛࣔ͢ɽͦͯ͜͠ͷීวྨͷٞ࿦ͷ‫ূݕ‬ͷͨΊʹɼ֎෦ೖྗ͕ͳ͍৔߹ʹϦβόʔঢ়ଶͷ෼෍ͷ૬ਤͷ਺஋‫ࢉܭ‬Λߦͬͨɽ

2

Δ N ੒෼࣮ϕΫτϧɼW in ͸ N × Nin ߦྻɼxi (t)͸ೖྗ࣌‫ Ͱྻܥ‬Nin ੒෼࣮ϕΫτϧͰ͋Δɽ

զʑͷීวྨͷٞ࿦͔Βɼͦͷ۩ମྫͱͯ݁͠߹
ߦྻ Jij Λਖ਼‫ن‬෼෍ͱҰ༷෼෍͔ΒαϯϓϦϯάͨ͠ͱ͖ʹϦβόʔ‫͕ػࢉܭ‬ಉ͡ಈྗֶΛࣔ͢͜ͱ͕༧
‫͞ݴ‬ΕΔɽ͜ΕΛ֬ೝ͢ΔͨΊʹೖྗͳ͠ (xi (t) =0, bi = 0) ͷ৔߹ʹे෼͕࣌ؒ‫ܦ‬աͨ͠‫ޙ‬ͷϦβόʔঢ়ଶ ri ͷ૬ਤΛ਺஋తʹ‫ͨ͠ࢉܭ‬ɽ۩ମతʹ͸ ri (t = 0) Λ [0, 1] ͷҰ༷෼෍͔ΒϥϯμϜʹ༩͑ɼͦͷॳ‫ظ‬஋Λ༻͍ͯࣜ (1) Λ t = 0 ͔Β t = 3000 ·Ͱ‫͠ࢉܭ‬ɼͦͯ͠ ri (t = 3000) ͷ i ʹؔ͢Δฏ‫ ۉ‬µ ͱ෼ࢄ σ 2 Λ‫ٻ‬Ίͨɽ͜ͷͱ͖݁߹ߦ
ྻ Jij ͸༩͑ΒΕͨ J0 ͱ J ʹର͠ɼฏ‫ ͕ۉ‬J0 /N ɼ෼ࢄ͕ J 2 /N ʹͳΔΑ͏ʹύϥϝʔλΛௐઅͨ͠ਖ਼
‫ن‬෼෍ͱҰ༷෼෍͔ΒαϯϓϦϯάͨ͠ɽͦͷ্Ͱ

J0 /J ͱ 1/J ΛͦΕͧΕ [0.1, 2.0] ·Ͱ 0.02 ࠁΈͰมԽͤͨ͞ͱ͖ͷ µ ͱ σ 2 ʹ͍ͭͯΧϥʔϚοϓΛ‫ܭ‬ࢉͨ͠ɽ·ͨ૬ਤͷҰ఺ (J0 /J, 1/J) ʹରͯ͠ɼJ0ͱ J Λ‫ݻ‬ఆ͠ ri (t = 0) ʹ͍ͭͯ 10 Ξϯαϯϒϧ‫ܭ‬ࢉΛߦ্ͬͨͰɼͦ͜ͰಘΒΕͨ µ ͱ σ 2 10 ‫ͭͣݸ‬ͷฏ‫( ۉ‬Ξϯαϯϒϧฏ‫ )ۉ‬ΛΧϥʔϚοϓʹදࣔͨ͠ɽ͜͜Ͱ૬ਤͷҰ఺ͷ৭͸ RGB ‫ͯʹࣜܗ‬[[R, G, B] = 1 −ηοτΞοϓ
RC Ͱ͸ҎԼͷ (཭ࢄԽ͞Εͨ) ࣌ؒൃలํఔࣜΛߟ͑Δɽ

ri (t + 1) = −(1 − α)ri (t)


Nin
N
∑
∑
+ α
Jij tanh(ri ) +Wijin xj + bj 
i=jri (t) ͸ N ੒෼࣮਺ϕΫτϧɼα ͸ֶश཰ͱ‫ݺ‬͹ΕΔ࣮਺ɼJij ͸ N × N ߦྻɼbi ͸όΠΞεͱ‫ݺ‬͹Εµ − min(µ),
max(µ) − min(µ)σ 2 − min(σ 2 )µ − min(µ)+ 0.5,
1 − 0.5max(µ) − min(µ)
max(σ 2 ) − min(σ 2 )]
σ 2 − min(σ 2 )1−(2)max(σ 2 ) − min(σ 2 )ʹΑΓࢦఆͨ͠ɽmax, min ͸ J0 ͱ J ΛมԽͤͨ͞

(1)

j=1

24 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto Universityͱ͖ͷ࠷େͱ࠷খΛද͢ɽ
ͳ͓ N ͱ α ʹ͍ͭͯ͸ N = 1000, α = 0.2 ͱͨ͠ɽ

3Ϧβόʔঢ়ଶ૬ਤ

4݁࿦਺஋‫ࢉܭ‬ͷ݁Ռɼਖ਼‫ن‬෼෍ͷ৔߹ͷ૬ਤ (Χϥʔେ‫ن‬໛‫ʹࢉܭ‬Αͬͯ RNN ͷঢ়ଶ෼෍͓ΑͼֶशϚοϓ) ͕ਤ 1ɼҰ༷෼෍ͷ৔߹ͷ૬ਤ͕ਤ 2 ͱͯ͠‫ࠩޡ‬ͷ૬ਤͷ࡞੒Λߦͬͨɽ·ͣϦβόʔঢ়ଶ෼෍

ಘΒΕͨɽ͜ΕΒΛൺֱ͢Δͱਖ਼‫ن‬෼෍ͱҰ༷෼෍ʹ͍ͭͯɼզʑ͸͜Ε͕౷‫ܭ‬෺ཧֶ໛‫͚͓ʹܕ‬Δ૬ͷ૬ਤ͸΄΅ಉ͡ৼΔ෣͍Λ͢Δ͜ͱ͕‫͞࡯؍‬ΕΔɽਤͱ΄΅Ұக͢Δͱ͍͏݁ՌΛಘͨɽ͜Ε͸ RC ͱ͜ΕΑΓզʑͷීวੑͷٞ࿦͕ਖ਼͍͜͠ͱͷࢧ͕࣋ಘ౷‫ܭ‬෺ཧֶ໛‫͕ؔܕ‬࿈͍ͯ͠Δͱ͍͏զʑͷ༧૝ΛΒΕͨɽ͞Βʹ͜ͷ૬ਤ͸ Sherringtong-Kirkpatrick‫࣋͢ࢧ͘ڧ‬Δ΋ͷͰ͋Δɽ

໛‫͏͍ͱܕ‬౷‫ܭ‬෺ཧֶ໛‫͚͓ʹܕ‬Δ૬ਤͱ΄΅Ұகࠓ‫ޙ‬ͷల๬ʹ͍ͭͯɼࠓճͷೖྗͳ͠ͰͷϦβόʔ

͍ͯ͠Δ͜ͱΛ‫ڧ‬ௐ͓͖͍ͯͨ͠ɽ͜Ε͸ RC ͱ౷ঢ়ଶ૬ਤͱ͸ผʹɼ(͜Ε΋ࢴ໘ͷ౎߹্লུͨ͠

‫ܭ‬෺ཧֶ໛‫͕ؔܕ‬࿈͍ͯ͠Δͱ͍͏զʑͷ༧૝Λ‫ڧ‬͕ɼ) ͋Δ࣌ࠁ·Ͱͷ Lorentz ํఔࣜ‫ܥ‬ͷ X ࠲ඪΛೖ͘ࢧ࣋͢Δ΋ͷͰ͋Δɽ

ྗͱͨ͠ͱ͖ʹɼͦͷ‫ޙ‬ͷ Lorentz ํఔࣜ‫ܥ‬ͷ X,Y,Z࠲ඪΛ༧ଌͤ͞Δͱ͍͏࣌‫ྻܥ‬༧ଌλεΫΛ RC Λ༻͍࣮ͯߦͨ͠ɽͦͷֶश‫ࠩޡ‬ͷ૬ਤΛ‫݁ͨ͠ࢉܭ‬2.0

Ռɼ౷‫ܭ‬෺ཧ໛‫ܕ‬ͷ૬ਤʹ͓͍ͯ૬సҠ͕‫͜ى‬Δύϥϝʔλ෇ۙʹ͓͍ͯɼֶश‫͕ࠩޡ‬গͳ͘ͳΔͱ͍

1/J

1.5

͏ࣔࠦΛಘͨɽࠓ‫ޙ‬͸͜ͷΑ͏ͳೖྗ͋Γͷ৘ใॲ1.0ཧλεΫʹ͓͚Δ RC ͱ౷‫ܭ‬෺ཧֶ໛‫ͱܕ‬ͷؔ࿈ʹ͍ͭͯɼීวྨΛٞ࿦͢Δࡍʹ༻͍ͨ‫ܦ‬࿏ੵ෼දࣔ

0.5

Ͱͷੜ੒ؔ਺ͷํ๏͔Β୳͍ͬͯͭ͘΋ΓͰ͋Δɽ
0.5

1.0

0/J

1.5

2.0

ࢀߟจ‫ݙ‬

Jਤ 1: ݁߹ఆ਺Λਖ਼‫ن‬෼෍͔Βαϯϓϧͨ͠৔߹ͷ૬ਤ (N = 1000, 10 Ξϯαϯϒϧ)[2] P. C. Martin, E. D. Siggia, and H. A. Rose,Phys.
Rev. A 8, 423 (1973).

2.0[3] C. De Dominicis and L. Peliti, Phys. Rev. B 18,
353 (1978).

1.5

1/J

[1] H. Sompolinsky, A. Crisanti, and H. J. Sommers, Phys. Rev. Lett. 61, 259 (1988).

[4] H. K. Janssen, Zeitschrift fr Physik B Condensed Matter 23, 377 (1976)

1.0
0.5

0.5

1.0

0/J

1.5

2.0

J

ਤ 2: ݁߹ఆ਺ΛҰ༷෼෍͔Βαϯϓϧͨ͠৔߹ͷ૬ਤ (N = 1000, 10 Ξϯαϯϒϧ)ɽ

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 25

遷移金属による協奏的結合組み換えを利用した効率的分子変換岩本 紘明大阪大学大学院工学研究科

1 イントロダクション

キシル基やヒドロキシ基のような反応性置換基を有する基質に対しても適用可能であった。

遷移金属触媒による分子変換反応は、医薬品合成や液晶パネルや OLED などの機能性材料合成において非常に重要な役割を担っている。その反応設計は一般に、目的の反応中間体を推定することで行われ、しばしば、分光学的な測定や単離操
作によってそれらの中間体錯体の単離および同定が行われてきた。このように、多くの遷移金属触媒を用いた新規反応開発では、観測可能な中間体を想定して、その反応設計を行うことが一般的であった。一方で、反応速度や選択性を支配的に決定する重要な反応要素である遷移状態を考慮してScheme 1. ニッケル(0)触媒によるアルケンの異反応設計が行われることはほとんどない。
これは、性化および連続的ヒドロアリール化反応

それぞれの基質、反応中間体および生成物の間を結ぶ遷移状態はその観測は非常に困難であるため

次に、新たに開発した上記の反応のメカニズムである。そこで、スーパーコンピュータを利用しについて研究を行った。実験的な機構解明研究よて量子化学計算を行い、遷移状態構造の網羅的なり、アルケンの異性化反応においてベンジル位の探索をすることで、遷移状態構造に基づいた新規

水素原子は主に生成物のアリル位に移動している

反応設計を行い、新たな反応機構の探索および開ことが分かった。そこで、本反応は基質の炭素－発を目指した。実際には、低原子価ニッケル触媒

水素結合がニッケル(0)触媒に対して酸化的付加によるアルケンの異性化反応と、有機ボロン酸試

し、π-アリルニッケルヒドリド(II)種が生成し、薬とアルコールを用いたアルケンのヒドロホウ素

還元的脱離が進行することで異性化生成物が得ら化について研究を行った。その結果、ニッケル(0)れる経路が想定される。実際にこの反応機構は中心に配位する基質間の酸化的水素原子移動を経

DFT 計算により妥当な活性化エネルギーの範囲

由する新たな反応経路を見出した。1

内で得ることができている（Figure 1a）。一方で、更なる実験的アプローチから、分子間においても2 結果と考察

水素原子の移動が進行していることが示唆される
結果が得られた。そこで、更なる DFT 計算を用

紙面の都合上、実験による反応条件については

いた検討を行うことで、ニッケル中心に対して配割愛するが、我々は実験から新たにニッケル(0)位したアルケン基質の間での酸化的なプロトン移

触媒を用いたアルケンの異性化反応（Scheme 1a）

動を経由する反応機構が得られた（Figure 1b）。

および、アリールボロン酸とアルコールを用いた

ここで、この反応機構の活性化ギブスエネルギー

アルケンの異性化と続くヒドロアリール化反応を（ΔG‡）は前者のものよりも不利であったが、エ新たに開発した（Scheme 1b）。本反応は、カルボ

26 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

ンタルピー（ΔH‡）的な観点からは、後者の反応

機構の方が有利であることが示唆された。
これは、ても基質が重水素化していることが想定される。

後者の反応機構において、ニッケルに対して 2 分

しかし、アリールボロン酸非存在下では、このよ子の基質が配位することでエントロピー的に不利

うなアルケンの重水素化は進行しなかった。従っになっているためであると考えられる。しかし、て、アリールボロン酸が基質の重水素化に大きな

実際の反応系では、ニッケル触媒に対して基質の役割を担っていることが示唆された。そこで、更アルケンは大過剰量存在しているため、エンタルなる計算を行った結果、ボロン酸がルイス酸としピー的に有利であるこの反応機構も妥当なものでてメタノールを活性化し、ニッケル(0)中心に配位あると考えられる。

した電子豊富なアルケンをプロトン化する、「協奏的プロトメタル化」を経由する妥当な触媒サイクルが示された（Figure 2）。2,3

Figure 2. ニッケル(0)触媒によるアルケンの異性化反応の想定反応機構[ΔG (ΔH) (kcal/mol)]。

3 結論
本研究において、量子化学計算と実験的アプロ
Figure 1. ニッケル(0)触媒によるアルケンの異性ーチを駆使することで、ニッケル(0)錯体が関与す化反応の想定反応機構[ΔG (ΔH) (kcal/mol)]。計算

る、協奏的結合組換えを経由する新たな反応の開レベル：ωB97X-D/def2-TZVPP//ωB97X-D/def2

発と、反応機構の提唱を行うことに成功した。今-SVP/IEF-PCM(MeOH)

後、このような遷移金属触媒の新たな反応性を量子化学計算により見出していき、その理論を用い続いて、ニッケル触媒によるヒドロアリール化
反応の反応機構研究を行った。まず、実験的なア

たより効率的かつ複雑な新反応の開発が活発化していくことが期待される。

プローチから、本反応を重水素化メタノール中で行うと、生成物に重水素が取り込まれた生成物が4 引用得られた。ここで、メタノールがニッケル(0)触媒に対して酸化的付加し、ニッケルヒドリド(II)種が形成されている可能性が考えられる。しかし、実
験的、計算的な手法を用いても、メタノールの酸

1) Iwamoto, H.; Tsuruta, T.; Ogoshi, S. ACS

Catal. 2021, 11, 6741.

2) Li, Z.-Q.; Fu, Y.; Deng, R.; Tran, V. T.; Gao,

化的付加を支持する結果は得られなかった。
次に、

Y.; Liu, P.; Engle, K. M. Angew. Chem., Int.

先の重水素化メタノール中での反応において、回Ed. 2020, 59, 23306.

収した化合物が重水素化されていることを確認した。これは、ヒドロアリール化が進行していなく

3) Marcum, J. S.; Taylor, T. R.; Meek, S. J.

Angew. Chem., Int. Ed. 2020, 59, 14070.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 27

プログラム高度化共同研究報告

高周波加熱と磁気ノズルを利用した無電極プラズマ推進機の2 次元軸対称プラズマ粒子計算
鷹尾 祥典
横浜国立大学 大学院 工学研究院 システムの創生部門

1 はじめに現状、１つの条件当たり十分な時間平均を取って統計的に信頼できる解析結果を得るためには、
1

近年、軌道間大量物資輸送を見据えた大電力電

ヵ月程度計算を続ける必要があり、多くの条件に気推進機の研究開発が盛んであり、中でも高周波応じた結果を得て、工学的に有益な解析を行うた

加熱と磁気ノズルを利用した無電極プラズマ推進

めには計算の高速化が不可欠である。

機が注目を集めている。同推進機では、高周波加熱で生成されたプラズマが磁気ノズルを介して下流へ輸送されることで軸方向運動量が発生し、磁2 数値計算手法

気ノズルからプラズマが離脱することで推力を得る。この機構においては、プラズマの生成に高周

図 1 に本研究が対象とする無電極プラズマ推進

波加熱を、その加速に磁気ノズルを利用すること

機の計算領域を示す。計算領域は半径 0.5 cm、長で寿命につながる電極を排除し、長時間運転が期

さ 3 cm の円筒型誘電体管に、半径 1 cm、長さ 3 cm

待される [1]。

の下流領域を加えたものである。なお、実験と同

しかし、現状の推進性能は従来の代表的な電気じサイズを粒子計算で解析するのは計算時間の都推進であるイオンスラスタやホールスラスタと比合現実的ではないため、
ここではスケールを約 1/6

較して低く、さらなる性能向上に向けた研究が実にしている。スラスタは円筒型誘電体管とバック験と数値解析の双方から行われている。
その結果、プレート、高周波加熱用アンテナコイル、磁気ノ

プラズマ源中における放電室側壁への運動量損失

ズル用ソレノイドコイルで構成されている。高周の影響 [2]、磁気ノズル中における電子反磁性効波コイルとソレノイドコイルの中心はそれぞれ z

果による推力発生 [3]、プラズマによる磁気ノズ= 1.5 cm と z = 2.4 cm である。

ル伸長に伴う離脱現象等が示唆されている [4]。

図 2 にプログラムのフローチャートを示す。本

著者の数値解析においても、推進剤ガスの電離計算では、推進剤ガスの中性粒子に対してはに伴う枯渇が推進性能に影響する過程を再現する

Direct Simulation Monte Carlo (DSMC) 法、荷電粒ことに成功しているが、プラズマ源内部の計算に

子 に 対 し て は 静 電 Particle-in-Cell/Monte Carlo

留まっている [5,6]。プラズマ生成から加速までのcollisions (PIC/MCCs) 法を用いて計算を行った。

過程は独立ではないため、磁気ノズル中での加速
double-turn
rf antenna

機構まで解析するには計算領域をさらに下流まで広げて、プラズマ源から加速領域までまとめて解1.0

く必要がある。流体モデルでは可能であるが、希0.5薄気体であるため粒子計算を用いた手法が望まし

0solenoid coildielectricback plate(metal)0

1.5

2.4 3.0

6.0

い。しかし、多数の粒子を解析する必要がある都
合、計算時間の短縮が課題である。

28 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

図 1. 無電極プラズマ推進機を対象とした計算領域

r-z

Buneman-Boris

PIC-MCC メインループ

ため、
電子数 10 ステップ毎にイオンの更新を行う
null-collision

ことで計算時間を少し抑えている。

0Conduct MCC

Move superparticles

電力があり、運動方程式を解く前後における粒子

Static B + Faraday
SOR for Eのエネルギー差からプラズマ吸収電力を求める。

Solve Poisson’s Eq.

θ ADI

入力パラメータの一つにプラズマに吸収される

Obtain charge density& plasma currents

RF 数周期毎

この値が入力で設定した値とずれる場合は高周波
コイル電流の大きさを変化させて、設定値と同じ吸収電力になるように繰り返し計算を行う。

コイル電流によって誘起される電磁場を算出

計算領域は格子幅 0.1 mm の正方形セルで分割するため計算格子数としては 60,000 となる。プラ

図 2. 計算フローチャート

ズマ密度が高いプラズマ源においてセル当たりに
予めプラズマ放電部の中性粒子分布を DSMC 法

おける粒子数が 100 個程度になるようにしており、により求めてあり、その分布を荷電粒子との衝突

全超粒子数としてはイオン、電子それぞれ約 150に利用する。また、ソレノイドコイルの磁場 Bex

万個である。

も予め求めたものを入力として利用する。

プログラム高度化共同研究前に行っていた並列

まず初期条件に応じたイオンおよび電子を計算

化は静電 PIC において電荷密度の計算、超粒子の領域に与え、2 次元計算セルの四隅での電荷を積

移動、衝突のみに MPI 並列を適用していた。先述

算する。その電荷を利用してポアソン方程式をの通り、ポアソン方程式を SOR 法で解くところがSOR 法で解くことによりプラズマが生成する静ボトルネックとなっており、4 プロセス並列で 1.7

電場を算出する。なお、プラズマ源の両端を金属倍程度の速度向上に留まっていた。

壁で封止した系の場合は高速フーリエ変換を利用した解法を利用していたが [5,6]、開放系として磁気ノズル領域を含めて解く図 1 の構造においては、

3 プログラム高度化内容と性能評価

この手法は利用できない。
計算領域拡大に加えて、ポアソン方程式を SOR で解いているところが計算時間を要する理由の一つである。

プロファイル計測の結果、MPI（4 並列）ではポアソン方程式のサブルーチンが 6 割以上の計算

荷電粒子による静電場に加えて、高周波の電磁時間を占める主要ホットスポットとなり、Single

場も解析に加える必要がある。高周波加熱は軸対Core 計算においてもポアソン方程式が 36%と最称を仮定することで周方向のみ高周波電場が存在も計算時間を占めていた。Single Core 計算においするとし、静電 PIC とは別にコイルの電磁場方程ては、さらに荷電粒子の電荷を存在するセルの四式を解く事で周方向高周波電場の大きさ Eθ を求隅に面積比で電荷の割り付けを行うサブルーチン、める。この高周波電場の算出には周方向プラズマ

および、個々の荷電粒子の運動方程式を解くサブ電流の寄与も考慮している。求める解は定常解のルーチンがそれぞれ約 22%を占め、これらも主要ため、この Eθ は毎回解かず、数 10 周期毎に更新なホットスポットになっていた。

することで計算時間を抑えている。高周波電場の2 次元軸対称 PIC 計算においてしばしば問題と時間変化は cos(ωt)で表現し、電場と磁場のローレ

なるのは円筒中心軸上における特異点の問題であンツ力から粒子の速度、位置更新を行う。

る。この付近では円環状のセル体積が小さくなる

速度更新には Buneman-Boris 法を用いる。その都合、超粒子も少なくなり数値ノイズが大きくな

後、null-collision 法による荷電粒子と先に求めた分る。ポアソン方程式を解く際にも中心軸上でノイ布を持つ背景中性ガス粒子との衝突判定を行い、

マン条件 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕/𝜕𝜕𝜕𝜕𝜙𝜙𝜙𝜙 = 0 と微分形を用いて解くと、各種衝突反応（弾性、励起、電離）に応じた粒子

中心軸でポテンシャルが発散しやすい傾向があっの速度ベクトルを更新する。その後はこれらを定たため、ポアソン方程式を積分形にして解いてい常状態になるまで繰り返す。なお、イオン（ここる [7]。その都合、図 3 が示すように中心軸とそでは Xe または Ar）は電子と比べて圧倒的に重いれ以外とで係数の数が異なる形となり、SOR 法で

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 29

j+1

i-1

次に、電荷をセル四隅へ割り付ける部分に対し∆zi+1/2 i+1iては、計算領域が z 軸方向に長いことから、この

φi,j+1j

j+1/2

Er,i,j+1/2

φi-1,jφi,jEz,i-1/2,j

j-1/2
j-1

Ez,i+1/2,j∆rj+1/2
φi+1,j方向に対して領域分割を利用した粒子ソーティン
グのスレッド並列化を行った。この領域分割、および、その分割された領域における粒子の情報（粒
子位置、粒子番号）を把握するため、新たに領域分割のためのサブルーチンの作成が必要となる。

Er,i,j-1/2

サブルーチンの追加が必要となるため、そのための計算時間が別途必要となるが、粒子に働く電磁φi,j-1

場を求める際に、近距離に位置する粒子情報を局所化して計算を行うことで効率化が期待できる。
φi,1
1/2
r=0

i-1/2

その結果、電荷の割り付けサブルーチンにおいて、4 スレッド並列までは新しいサブルーチンのi+1/2

追加に伴い計算時間が増える結果となるが、そのEr,i,1/2

後はスレッド並列数とともに減少し、72 スレッド
φi+1,0

並列において、Single Core 計算に対してイオン側

図 3. ポアソン方程式を解く際の係数配置

は 3.5 倍、電子側は 4.7 倍の速度向上が得られた。

φi-1,0 Ez,i-1/2,0

φi,0 Ez,i+1/2,0

なお、この部分のスレッド並列化だけでは、プロ解く際にも if 文を利用した場合分けを行っていた。

グラム全体の速度向上は 72 スレッド並列で 1.13

さらに、図 1 の計算領域が示すようにプラズマ源

倍となった。

側と磁気ノズル側とでは半径方向のサイズが異な

前回、3 次元の PIC 計算に対する高度化支援のるため、この境界を境に交互に SOR 法を利用する

際には、x, y, z 軸のどの方向もセル数が少ないたことでプラズマが存在する領域のポテンシャルをめ領域分割ではなくatomic 指示文による粒子番号

求めていた。

方向のスレッド並列化を行っていた [8]。今回も上記の問題に対して、高度化においては、中心同様にatomic 指示文による粒子番号方向のスレッ

軸上のインデックスから径方向にマイナス 1 にしド並列化を行ったものの、配列へのアクセスが間た範囲から係数配列を作成することで、中心軸上接参照となる都合データ競合を避ける同期処理がの取り扱いで利用していた if 文を削除し、また、必要となり、16 スレッド並列化まではむしろ遅く

従来ポアソン方程式を解いていなかった誘電体内なり、72 スレッド並列化にしても領域分割より遅部領域にはマスク配列（誘電体領域では値が全てい 2.7 倍に留まった（電子側）。

1）を作成することにより z 軸方向に分割せず解け

粒子の運動方程式に関しては、粒子毎に完全にるようにした上で、前回の高同度化と同様 [8]、独立な処理を行うため、粒子番号方向にスレッド

SOR に Red-Black 法を適用することでスレッド並並列化するだけで済む。その他の部分に関しても列が可能となるようにした。

可能な範囲はスレッド並列化を行った。

その結果、36 スレッド並列において、Single Core

全てのスレッド並列化を組み合わせた結果、プ計算に対して約 22 倍の性能向上が得られたが、72

ログラム全体を対象に、Single Core 計算に対して、スレッド並列においては、7 倍程度に留まった。

72 スレッド並列で約 8.8 倍の速度向上が得られる

これは、セル数が 60,000（100 × 600）と格子規模に至った。

が小さいことが原因と考えられる。なお、ポアソ

最後に、Single Core 計算結果と 72 スレッド並列ン方程式のサブルーチンに対する高度化だけでは、化後の計算結果とを比較すると、イオン、電子のプログラム全体の速度向上は 36 スレッド並列で各超粒子数の差は 0.007%以下であり、その密度分

約 1.7 倍弱となり、先述の電荷割り付け、および、布に関してもほとんど変化が見られないことから、粒子の運動方程式を解くサブルーチンの高度化も物理現象の再現は問題ないと考えられる（図 4）。

必要となることが分かる。

30 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

Ando, “Axial Momentum Lost to a Lateral Wallof a Helicon Plasma Source,” Phys. Rev. Lett.,
vol. 114, no. 19, p. 195001, May 2015, doi:
10.1103/PhysRevLett.114.195001.
[3] K. Takahashi, A. Chiba, A. Komuro, and A.
Ando, “Experimental identification of anazimuthal current in a magnetic nozzle of aradiofrequency

plasmathruster,”

PlasmaSources Sci. Technol., vol. 25, no. 5, p. 055011,
Aug. 2016, doi: 10.1088/0963-0252/25/5/055011.
[4] K. Takahashi and A. Ando, “Laboratory
Observation of a Plasma-Flow-State Transition
from Diverging to Stretching a Magnetic
Nozzle,” Phys. Rev. Lett., vol. 118, no. 22, p.
225002, Jun. 2017,
doi: 10.1103/PhysRevLett.118.225002.
[5] Y. Takao and K. Takahashi, “Numericalvalidation of axial plasma momentum lost to a
図 4. 高度化後の計算結果の比較: 電子位置分布、（下）72 スレッド並列化（上）Single Core、

謝辞

lateral wall induced by neutral depletion,” Phys.
Plasmas, vol. 22, no. 11, p. 113509, Nov. 2015,
doi: 10.1063/1.4935903.
[6] K. Takase, K. Takahashi, and Y. Takao,

プログラム高度化の実施にあたって、HPE の原“Effects of neutral distribution and external

山卓也様には大変ご尽力いただきました。本研究

magnetic field on plasma momentum inの一部は JSPS 科研費 JP19H00663 の助成を受け、

electrodeless plasma thrusters,” Phys. Plasmas,

京都大学生存圏研究所「先端電波科学計算機実験

vol. 25, no. 2, p. 023507, Feb. 2018, doi:装置(A-KDK)」を利用して実施されました。

10.1063/1.5015937.
[7] Y. Takao, K. Eriguchi, and K. Ono, “Effect of
capacitive coupling in a miniature inductively

参考文献

coupled plasma source,” J. Appl. Phys., vol. 112,

[1] K. Takahashi, “Helicon-type radiofrequency
plasma thrusters and magnetic plasma nozzles,”Rev. Mod. Plasma Phys., vol. 3, no. 1, p. 3, May
2019, doi: 10.1007/s41614-019-0024-2.
[2] K. Takahashi, A. Chiba, A. Komuro, and A.

no. 9, pp. 093306-093306–10, Nov. 2012, doi:
doi:10.1063/1.4764333.
[8] 京都大学学術情報メディアセンター広報・全
国共同利用版, vol. 17, no. 1, p. 56, および, vol.
19, no. 1, p. 38.

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 31

サービスの記録・報告システム A 運転状況 ( 2020 年 10 月 ～ 2021 年 3 月 )１）保守作業に伴うサービス休止およびシステムダウン障害発生状況
保守作業に伴うサービス休止
保守開始日時

サービス再開日時

システムダウン障害発生状況
保守時間[h]2020/12/03

9:00

2020/12/03

15:00

6.00

2021/03/30

9:00

2021/03/31

24:00

39.00

障害発生日時

サービス再開日時

2020/11/24

2020/11/24

15:50

ダウン時間[h]17:30２）サービス状況
サービス
時間[h]

ジョブ
処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

ノード
利用率

10 月

744.0036,391

280,800

73,602,266

63,133,578

1797.8

82.9

%

11 月

718.3347,339173,363

70,243,563

60,906,805

1798.9

81.3

%

12 月

738.0076,190201,505

72,920,594

60,489,416

1797.1

79.7

%

1月

744.0042,597

218,82973,047,018

56,610,942

1797.4

82.6

%

2月

672.0017,906

166,908

68,173,227

52,913,724

1795.3

80.7

%

3月

705.0029,514146,413

71,123,663

58,774,065

1798.076.6%

計4,321.33

249,937

1,187,818

429,110,331

352,828,530

1797.480.6%

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

10月

11月

12月

1月

2月

3月



占有時間 = 合計(経過時間×占有コア数)

平均稼動ノード数 = 電源 ON 状態のノード数の月平均 (10 分間隔のサンプリングデータより算出)



ノード利用率 = 稼動ノードに対するジョブが実行されているノードの割合

32 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

1.67

システム B 運転状況 ( 2020 年 10 月 ～ 2021 年 3 月 )１）保守作業に伴うサービス休止およびシステムダウン障害発生状況
保守作業に伴うサービス休止
保守開始日時

サービス再開日時

システムダウン障害発生状況
保守時間[h]障害発生日時

サービス再開日時

ダウン時間[h]2020/12/03

9:00

2020/12/03

15:00

6.00

2020/11/09

21:10

2020/11/09

22:00

0.83

2021/03/30

9:00

2021/03/31

24:00

39.00

2020/11/24

15:50

2020/11/24

17:30

1.67

２）サービス状況
サービス
時間[h]

ジョブ
処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

ノード
利用率

10 月

744.00222,070

693,231

15,263,364

13,041,149

814.0

74.6

%

11 月

717.50788,567

908,743

14,693,556

12,131,818

813.5

74.3

%

12 月

738.00612,345

650,970

15,191,328

13,646,160

813.3

72.4

%

1月

744.00307,577

923,854

15,094,859

13,270,262

813.9

73.0

%

2月

672.00706,945

709,188

13,594,802

11,409,663

814.0

70.7

%

3月

705.00144,222618,943

14,305,595

12,861,305

769.0

64.8

%

計

4320.50

2,781,726

4,504,929

88,143,504

76,360,357

806.3

71.6

%

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

10月

11月

12月

1月

2月

3月



占有時間 = 合計(経過時間×占有コア数)

平均稼動ノード数 = 電源 ON 状態のノード数の月平均 (10 分間隔のサンプリングデータより算出)



ノード利用率 = 稼動ノードに対するジョブが実行されているノードの割合

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 33

システム C 運転状況 ( 2020 年 10 月 ～ 2021 年 3 月 )１）保守作業に伴うサービス休止およびシステムダウン障害発生状況
保守作業に伴うサービス休止
保守開始日時

サービス再開日時

システムダウン障害発生状況
障害発生日時

サービス再開日時

2020/11/24

2020/11/24

保守時間[h]2020/12/03

9:00

2020/12/03

15:00

6.00

2021/03/30

9:00

2021/03/31

24:00

39.00

15:50

ダウン時間[h]17:30２）サービス状況
サービス
時間[h]

ジョブ
処理
件数

経過
時間[h]

占有
時間[h]

CPU
時間[h]

平均稼動
ノード数

ノード
利用率

10 月

744.003,330

45,562

325,896

228,342

16.0

62.9

%

11 月

718.33

2,951

40,456

317,425

218,092

16.0

58.2

%

12 月

738.002,937

19,737

337,052

260,977

15.8

66.6

%

1月

744.002,237

21,233421,207277,710

15.9

67.2

%

2月

672.001,872

16,951

349,750

239,366

16.0

64.7

%

3月

705.001,520

17,289306,261

184,830

15.4

52.6

%

計

4,321.33

14,847161,228

2,057,591

1,409,317

15.9

62.0

%

ノード利用率
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

10月

11月

12月

1月

2月

3月



占有時間 = 合計(経過時間×占有コア数)

平均稼動ノード数 = 電源 ON 状態のノード数の月平均 (10 分間隔のサンプリングデータより算出)



ノード利用率 = 稼動ノードに対するジョブが実行されているノードの割合

34 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

1.67

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 35

資料

別表１ スーパーコンピュータシステム
提供サービス
利用負担額
コース

タイプ

セット

エントリ

タイプA
タイプB
タイプC

基本

パーソナル

タイプA1
タイプA2
タイプA3
タイプB1
グループ
タイプB2
タイプB3
タイプC1
タイプC2
タイプA
大規模ジョブタイプBタイプC

専用クラスタ

-

基本
基本
基本
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位
最小
追加単位

ストレージ容量追加
ライセンスサービス

システム バッチ

12,600 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
100,000 円/年
200,000 円/年
100,000 円/年
240,000 円/年
60,000 円/年
600,000 円/年
300,000 円/年
210,000 円/年
105,000 円/年
252,000 円/年
63,000 円/年
630,000 円/年
315,000 円/年
130,000 円/年
130,000 円/年
156,000 円/年
78,000 円/年
20,000 円/週(7日）
10,000 円/週(7日）
21,000 円/週(7日）
10,500 円/週(7日）
13,000 円/週(7日）
6,500 円/週(7日）
630,000 円/年
315,000 円/年
10,000 円/年
20,000 円/年

システム資源

経過時間 ストレージ
無料
（時間）
（TB)
利用者数

最大1ノード相当((36コア、128GBメモリ)×1)
1
最大4ノード相当((68コア、16+96GBメモリ)×4)
168
B
最大4ノード相当((36コア、128GBメモリ)×4)
最大1ノード相当((72コア、3072GBメモリ)×1)
C
4ノード((68コア、16+96GBメモリ)×4)
優先
2ノード((68コア、16+96GBメモリ)×2)
8ノード((68コア、16+96GBメモリ)×8)A
準優先
2ノード((68コア、16+96GBメモリ)×2)
8ノード((68コア、16+96GBメモリ)×8)
占有
4ノード((68コア、16+96GBメモリ)×4)
4ノード((36コア、128GBメモリ)×4)
優先
2ノード((36コア、128GBメモリ)×2)
336
8ノード((36コア、128GBメモリ)×8)
B
準優先
2ノード((36コア、128GBメモリ)×2)
8ノード((36コア、128GBメモリ)×8)
占有
4ノード((36コア、128GBメモリ)×4)
1ノード((72コア、3072GBメモリ)×1)
優先
1ノード((72コア、3072GBメモリ)×1)
C
2ノード((72コア、3072GBメモリ)×2)
準優先
1ノード((72コア、3072GBメモリ)×1)
8ノード((68コア、16+96GBメモリ)×8)A
占有
4ノード((68コア、16+96GBメモリ)×4)
8ノード((36コア、128GBメモリ)×8)
B
168
占有
4ノード((36コア、128GBメモリ)×4)
2ノード((72コア、3072GBメモリ)×2)
C
占有
1ノード((72コア、3072GBメモリ)×1)
8ノード((36コア、128GBメモリ)×8)
B
4ノード((36コア、128GBメモリ)×4)
ストレージ容量10TBの追加につき可視化ソフト（AVS,ENVI/IDL)およびプリポストウェアの1ライセンスにつき
B

A

共有
共有
共有
共有

0.2
3.0
3.0
3.0
24.0
12.0
28.8
7.2
48.0
24.0
24.0
12.0
28.8
7.2
48.0
24.0
24.0
24.0
28.8
14.4

-

-

-

48.0
24.0

8
4
16
4
16
8
8
4
16
4
16
8
8
8
16
8

16
8

備考
1． 利用負担額は、年度単位で算定している。また、総額表示である。パーソナルコース、グループコース又は専用クラスタコースを、
年度途中から利用を開始する場合及び年度途中で利用を終了する場合の利用負担額は、上記表中の利用負担額を12で除した後、利用月数を乗じて算出するものとし、100円未満に端数が出た場合は、10円単位を四捨五入するものとする。
なお、月途中から利用を開始する場合及び月途中で利用を終了する場合は、それぞれ1月の利用とする。
2． 大型計算機システムの全ての利用者は、上記表のサービスの他、次のサービスを受けることができる。
1） 大判プリンタサービス
2） その他、大型計算機システムが提供するサービス、機器の利用
3． 上記表の大規模ジョブコース、ストレージ容量追加、ライセンスサービスの申請には、スーパーコンピュータシステムの利用者であることが必要である。
4． 「共有」： 当該カテゴリのユーザ間で一定の計算資源を共有するベストエフォートのスケジューリングを行う。
「準優先」： 定常稼働状況において記載値（以上）の計算資源が確保されるように優先スケジューリングを行う。
また、稼働状況によらず記載値の1/4の計算資源が確保されることを保証する。
「優先」： 定常稼働状況において記載値（以上）の計算資源が確保されるように優先スケジューリングを行う。
また、稼働状況によらず記載値の1/2の計算資源が確保されることを保証する。
「占有」： 稼働状況によらず記載値の計算資源が確保されることを保証する。
5． ストレージ容量はバックアップ領域（最大で総容量の1/2）を含む。
6． グループコース及び専用クラスタコースの利用者番号は利用者あたり年額5,000円を負担することで追加できる。
7 ． 機関・部局定額制度
他機関又は学内における部局（『国立大学法人京都大学の組織に関する規程』第3章第2節から第11節で定める組織をいう。）の組織が、その組織単位でグループコースサービスを利用申請する場合の利用負担額は、別表１に規定する
1.5倍の額とする。なお、利用負担額が年額150万円未満の場合は100人、年額150万円を超える場合は、150万円毎に100人までの利用者を認める。ストレージは、1.5倍の容量とする。
8 ． スパコン連携サービス
学術情報メディアセンターのスーパーコンピュータシステムと密な連携により、学内における部局の組織が計算サーバ等を設置する
場合、下記の負担額を支払うものとする。
冷却方式
水冷
空冷

利用負担額
9,800 円/月
11,500 円/月

利用負担額算定単位
水冷冷却方式の計算サーバ等の定格電力 1kWにつき
空冷冷却方式の計算サーバ等の定格電力 1kWにつき

36 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

別表２ アカデミッククラウドシステム
区

分

仮想サーバ
ホスティングサービス

利用負担額

単

位

36,000円／年 1仮想サーバにつき

備考
1． 利用負担額は、総額表示である。
2． 上記表の仮想サーバホスティングサービスを利用するには、
スーパーコンピュータシステムの利用者であること。
3． 1仮想サーバに割当てるシステム資源は、CPU：2コア、メモリ：4GB、ディスク：100GBである。
4． 仮想サーバホスティングサービスにおいて、下記の負担額を支払うことによりCPU、メモリ、ディスクを増量することができる。
区

分

利用負担額

単

位

CPU増量

3,000円／年 2コアにつき(最大8コアまで)

メモリ増量

3,000円／年 4GBにつき(最大64GBまで)

ディスク増量6,000円／年 100GBにつき(最大1,000GBまで)

5． 利用負担額は、当該年度(4月から翌年3月まで)の利用に対して年額として算定するが、年度途中から利用を開始する場合及び申請時において年度途中で利用を終了することが明らかな場合には月数に応じて減額する。

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 37

別表３ スーパーコンピュータシステム
システム

A

B

C

システム資源

経過時間 ストレージ
無料
（時間）
（TB)
利用者数

利用負担額

8ノード(68コア、16+96GBメモリ)×8)

336

28.8

16

960,000 円/年

12ノード(68コア、16+96GBメモリ)×12)

336

43.2

24

1,440,000 円/年

16ノード(68コア、16+96GBメモリ)×16)

336

57.6

32

1,920,000 円/年

8ノード(36コア、128GBメモリ)×8)

336

28.8

16

1,008,000 円/年

12ノード(36コア、128GBメモリ)×12)

336

43.2

24

1,512,000 円/年

16ノード(36コア、128GBメモリ)×16)

336

57.6

32

2,016,000 円/年

2ノード(72コア、3072GBメモリ)×2)

336

28.8

16

624,000 円/年

3ノード(72コア、3072GBメモリ)×3)

336

43.2

24

936,000 円/年

4ノード(72コア、3072GBメモリ)×4)

336

57.6

32

1,248,000 円/年

備考
1． 利用負担額は、年度単位で算定している。また、総額表示である。パーソナルコース、グループコース又は専用クラスタコースを、
年度途中から利用を開始する場合及び年度途中で利用を終了する場合の利用負担額は、上記表中の利用負担額を12で除した後、利用月数を乗じて算出するものとし、100円未満に端数が出た場合は、10円単位を四捨五入するものとする。
なお、月途中から利用を開始する場合及び月途中で利用を終了する場合は、それぞれ1月の利用とする。
2． ストレージ容量はバックアップ領域（最大で総容量の1/2）を含む。

38 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

全国共同利用版広報・Vol.19(2020)総目次［巻頭言］
Vol.19，No.1 号の発刊にあたって ................................................................................................................1-1
Vol.19，No.2 号の発刊にあたって ................................................................................................................2-1［スーパーコンピュータ共同研究制度（若手・女性研究者奨励枠）研究報告］
液体攪拌操作における翼端渦と多相分散の関係性の解明...........................................................................1-2
界面の摩擦接触を考慮した損傷モデルによる鉄筋コンクリートの 3 次元破壊シミュレーション.........1-4
高効率有機系太陽電池の実現に向けた光機能性分子の構造と電子物性の相関解明 ................................1-6
時系列リモートセンシングデータによる全球陸域統合環境モニタリング................................................1-8
界面分光の分子動力学シミュレーション....................................................................................................1-10
水平基板上を濡れ拡がる液膜と単一球形粒子との相互作用による接触界線近傍流体の加速現象に関する数値解析 .....................................................1-12N 結合型糖鎖修飾によるタンパク質の機能制御の関連性 ........................................................................1-14
Numerical simulation of deepwater oil blowout- Crossflow and droplet size distribution ...............1-16
流体の一変数時系列データに対する機械学習によるモデルの構成 .........................................................1-18
Numerical simulation of the transport phenomena occurringin the Bottom Seeded Solution Growth (BSSG) process of SiC.....................................................1-20
高プラントル数液柱温度差マランゴニ対流における自由表面を介した熱損失の影響に関する数値解析.............................................................................1-22
数値シミュレーションを用いたウマの個体間に働く力の推定.................................................................1-25
リモートセンシングなどの大規模環境データ解析による環境社会問題への応用、社会実装実験 .......1-27［スーパーコンピュータ共同研究制度（大規模計算支援枠）研究報告］
メッシュ・チャネル乱流の超高解像度 DNS..............................................................................................1-29［プログラム高度化共同研究報告］
水・熱移動を考慮した 3 次元剛体バネモデルによるコンクリート構造物の長期変形・ひび割れ進展挙動および動的破壊挙動の高解像度シミュレーション ..........................1-34
水を推進剤とした超小型マイクロ波放電式プラズマ源を対象とした 3 次元プラズマ粒子計算...........1-38
巨大津波遡上時の木造家屋の瓦礫生成過程シミュレーションの高度化..................................................1-42［FX700 計算サーバ性能評価］
惑星磁気圏 MHD シミュレーションコードによる A64FX プロセッサ(FX700)の性能評価 ..................2-3［JHPCN 研究紹介］
JHPCN が拓くビッグデータサイエンス：高速データ伝送技術 .............................................................2-12［サービスの記録・報告］
スーパーコンピュータシステムの稼働状況.................................................................................... 1-46，2-19
センター利用による研究成果（2019 年度）..............................................................................................2-22

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 39

［資料］
大型計算機システム利用負担金 別表...............................................................................................1-50,2-28
全国共同利用版広報・Vol.18(2019)総目次 .................................................................................................1-53
サービス利用のための資料一覧 ..........................................................................................................1-55,2-31［奥付］
奥付 ........................................................................................................................................................1-56,2-32

40 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

―1.

サービス利用のための資料一覧―

スーパーコンピュータシステム・ホスト一覧
システム A：camphor.kudpc.kyoto-u.ac.jp



システム B・C：laurel. kudpc.kyoto-u.ac.jp


システム B（SAS 利用時）
：sas.kudpc.kyoto-u.ac.jp※ ホストへの接続は SSH(Secure SHell) 鍵認証のみ、パスワード認証は不可

2.

問い合わせ先 & リンク集


情報環境機構のホームページ
http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/



学術情報メディアセンターのホームページ
http://www.media.kyoto-u.ac.jp/



スーパーコンピュータシステムに関する問い合わせ先

利用申請などに関する問い合わせ先【情報環境支援センター】
E-mail : zenkoku-kyo@media.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-7424
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/comp/

システムの利用など技術的な問い合わせ先【スーパーコンピューティング掛】
E-mail : consult@kudpc.kyoto-u.ac.jp / Tel : 075-753-7426
URL: http://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/comp/contact.html

京都大学 学術情報メディアセンター 全国共同利用版［広報］Vol.20 No.1（ Oct. 2021）− 41

訃報

訃 報
中島

浩 教授

中島浩先生は、2021年10月6日に逝去されました。享年65。先生は、1979年京都大学
工学部情報工学科を卒業され、1981年同工学研究科情報工学専攻の修士課程を修了後、
三菱電機（株）に入社されました。1991年京都大学博士（工学）を授与され、1992年京都大学工学部助教授に就任、1997年豊橋技術科学大学情報工学系教授に転出された後、2006
年京都大学学術情報メディアセンター教授に就任されました。
この間、2010年より 2014年まで京都大学学術情報メディアセンター長を務められ、同センターの管理運営に尽力、また、同期間京都大学教育研究評議会評議員を務められ、京都大学の管理運営に貢献されました。
先生は、並列計算機のアーキテクチャ、並列ソフトウェア技術に関する研究に従事され、最近では OhHelp と呼ばれる粒子シミュレーションにおける負荷均衡ライブラリを開発されました。この研究成果は、これまでに多くの粒子シミュレーションにおいて利用されており、そのシミュレーション結果の創出を加速しています。

京都大学学術情報メディアセンター全国共同利用版広報 Vol．20，No．1
２
０２１年
２９日xx
発行
2021
年 １０月
10 月
日発行
広報編集部会
編集者 京都大学学術情報メディアセンター

深沢 圭一郎（部会長）

全国共同利用版広報編集部会

鳥生 大祐（副部会長）

発行者 〒606-8501 京都市左京区吉田本町
京都大学学術情報メディアセンター

當山 達也
熊谷 真由美Academic Center for Computing and Media Studies
Kyoto University
Tel. 075-753-7407
http://www.media.kyoto-u.ac.jp/
印刷所 〒616-8102 京都市右京区太秦森ヶ東町 21-10
株式会社エヌジーピー

42 − Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

表紙デザイン：中山 豊（中山商店）