2021年5月24日(月) NIFSユニット制移行準備会合
研究テーマ紹介 課題No.18

複雑運動の要素構造と自由度逓減研究
基礎物理シミュレーション研究系
三浦英昭

MHD(乱流)からより広範な乱流研究へ
事例：量子乱流（所外主導共同研究）• 古典乱流との対応に注目【渦の可視化、構造形成、渦のトポロ
ジー、間欠性など】• 古典乱流に対して、高レイノルズ数極限の乱流描像を提供可能(目標)• 統計理論（繰込展開）とエネル
ギースペクトル(上)Yoshida, Miura, & Tsuji, J.Low Temp. Phys. 196 (2019)[プラズマシミュレータ共同研究]• 熱対向流：超流動ヘリウムにおける沸騰現象と熱輸送に関する研究【核融合との関連】• 極低温への挑戦などへの展開【低温工学】• 名大・筑波・NIFS(PS) 共同研
究体制【低温研究者協力求む】(上)提供：名古屋大学・辻義之教授(右) Kubo&Tsuji, J.Low Temp. Phys.
196 (2019)

MHD(乱流)からより広範な乱流研究へ
事例：量子乱流（所外主導共同研究）• 古典乱流との対応に注目【渦の可視化、構造形成、渦のトポロ
ジー、間欠性など】• 古典乱流に対して、高レイノルズ数極限の乱流描像を提供可能(目標)• 統計理論（繰込展開）とエネル
ギースペクトル(上)Yoshida, Miura, & Tsuji, J.Low Temp. Phys. 196 (2019)[プラズマシミュレータ共同研究]• 熱対向流：超流動ヘリウムにおける沸騰現象と熱輸送に関する研究【核融合との関連】• 極低温への挑戦などへの展開【低温工学】• 名大・筑波・NIFS 共同研究体
制【低温研究者の協力求む】(上)提供：名古屋大学・辻義之教授(右) Kubo&Tsuji, J.Low Temp. Phys.
196 (2019)

量子乱流、古典乱流

109

乱流==要素渦(コヒーレント構造)の集団・運動の最小単位としての「渦」
・乱流運動→要素構造同士の相互作用・渦のつなぎ変え（流れ場の位相構造）
Atmospheric turbulence:R=17060:R=12560:R=5525:R=2460

108
107

古典乱流

(5)-1/4E11(k1)

木田・河原 パリティ
20(2005)

Square Jet:R=1220:R=875:R=450

Boundary layer (rough wall)

6:R=355:R=291:R=250:R=128LRA

10DNS(R=460)

105

Grid

量子乱流

:R=75:R=48

Boundary layer (smooth wall)

104:R=161:R=142:R=114

Mixing Layer:R=297:R=392:R=469:R=525:R=571

103

統計理論（繰込展開など）・普遍法則
Wake:R=102:R=67(低自由度)力学系・Directed percolation
亜臨界・超臨界遷移
102101

低温実験＆可視化

100

古典力学系

10-1100

CK=0.6

10-110-2

大規模シミュレーション・計算科学・可視化・数値手法k(プラズマシミュレータ共同研究など)
10-3 -71010-510-4

10-310-2

10-1100k1

10-6

10-510-410-3

110-2

10-1100

量子乱流、古典乱流、MHD乱流・構造形成
木田・河原 パリティ
20(2005) 掲載；渦旋回中心軸

低温実験
＆可視化

古典乱流

乱流==要素渦(コヒーレント構造)の集団
・運動の最小単位としての「渦」
・乱流運動→要素構造同士の相互作用
・渦のつなぎ変え（流れ場の位相構造）

量子乱流

統計理論・普遍法則
粒子輸送・可視化

コヒーレント構造の集団(渦、電流層）
・乱流運動→要素構造同士の相互作用
・磁場の繋ぎ変え（磁場の位相構造）
・渦運動による磁場生成（ダイナモ）(X)MHD
乱流・ダイ
統計法則・普遍法則法則
ナモ

粒子輸送・可視化(低自由度)力学系・不安定周期軌道
Directed percolation・亜臨界／超臨界遷移

古典力学系

可視化ライブラリVISMOを利用したGP乱流の渦可視化 ➡

実験データ解析

数値手法・
モデル等

MHD構造
形成(トーラス)

粒子輸送・可視化（左）Miyagoshi,
Kageyama,Sato,
Nature (2010)（右）水口, RFP シ
ミュレーション

微視スケール
モデル化
大規模シミュレーション・計算科学・可視化・数値手法 …….
(プラズマシミュレータ共同研究など)

量子乱流、古典乱流、MHD乱流・構造形成
木田・河原 パリティ
20(2005) 掲載；渦旋回中心軸

低温実験＆可視化

乱流==要素渦(コヒーレント構造)の集団
・運動の最小単位としての「渦」
・乱流運動→要素構造同士の相互作用
・渦のつなぎ変え（流れ場の位相構造）

量子古典
所外メンバー主導の研究
乱流乱流
統計理論・普遍法則
粒子輸送・可視化

コヒーレント構造の集団(渦、電流層）
・乱流運動→要素構造同士の相互作用
・磁場の繋ぎ変え（磁場の位相構造）
・渦運動による磁場生成（ダイナモ）(X)MHD
乱流・ダイ
統計法則・普遍法則法則
ナモ

粒子輸送・可視化(低自由度)力学系・不安定周期軌道
Directed percolation・亜臨界／超臨界遷移

古典力学系

実験データ解析

数値手法・モデル等

MHD構造形成(トーラス)

粒子輸送・可視化（左）Miyagoshi,
Kageyama,Sato,
Nature (2010)（右）水口, RFP シ
ミュレーション

NIFS
メンバー主導微視スケール
モデル化の研究
大規模シミュレーション・計算科学・可視化・数値手法 …….
可視化ライブラリVISMOを利用したGP乱流の渦可視化 ➡

(プラズマシミュレータ共同研究など)

要素構造（運動の最小単位）とは何か？
フーリエ／不安定固有モード分解は複雑な運動に対する十分な情報を提供しない➡複雑運動を適切に表現する体系を作ればよい

古典乱流

量子乱流
低温実験＆可視化(X)MHD乱流・ダイ
ナモ・複雑運動研究分野に共通の要素構造の定義と抽出方法開発（分野間の共通言語としての「要素構造」）
・シミュレーション・実験の大規模データから要素構造を抽出
要素構造を軸とした新しい現象論を
古典力学系

大規模シミュレーション・計算科学・可視化・数値手法(プラズマシミュレータ共同研究など)

実験データ

MHD構造形成(トーラス)

微視ス
ケールモデル化複雑運動の要素構造と自由度逓減研究(1)(1) 各分野での個別研究の進行（それぞれに未解決の問題）

実験データ

古典乱流

量子乱流

↑所外メンバー中心↑所外+所内(低自由度)力学系・不安定周期軌道
Directed percolation・亜臨界／超臨界遷移所外共同研究者

古典力学(系)

低温実験＆可視化(X)MHD
乱流・ダイ
ナモ↑所外+国外＋所内(2)「要素構造」の定義 (全分野共同)(3) 要素構造抽出＆自由度逓減手法開発：
既存の手法の活用(e.g. Karhunen-Loeve 展開,
Proper Orthogonal Decomposition, Dynamic
Mode Decomposition ) etc. (many)

大規模シミュレーション・計算科学・可視化・数値手法(プラズマシミュレータ共同研究など)

MHD構造形成(トーラス)↑所外+所内ミクロからマクロへ

微視ス
ケールモ
デル化

5/17 宇佐見「ボトムアップシミュレーション」

複雑運動の要素構造と自由度逓減研究(3)(4)各分野での個別研究へのフィードバック

実験データ

古典乱流

量子乱流
低温実験＆可視化

・低Re 乱流不安定周期軌道・ミニマル流・トーラスプ
ラズマの解析は見通し（先行研究)あり・発達した3D乱流(古典・量子・MHD乱流)・不安定性問題・ダイナモ… 経験的固有関数に「要素構造」の導入＋大規模計算でブレイクスルーが得られるか？

古典力学(系)(X)MHD乱流・ダイナモ

要素構造を軸とした自由度逓減による現象の解釈＆統計法則などの再現性の研究
より大規模なシミュレーション・データへ一般化(普遍化)
他種シミュレーション・データへの展開

大規模シミュレーション・計算科学・可視化・数値手法(プラズマシミュレータ共同研究など)

MHD構造形成(トーラス)ミクロからマクロへ（課題11)

微視ス
ケールモ
デル化

ユニット化の目標(今後１０年), 課題, 設備• 古典乱流、MHD乱流他各研究テーマは夫々について取り組み＋共通目標として自由度逓減研究で相互協力

大規模シミュ
レーション・実験データ• 第一段階：自由度逓減法の調査・選択, 射影コード開発
ポストプロセス
ターゲット・
小規模シミュレーションでの軌道解析（物理機構の解明
理論モデル再検討予想される問題の克服& 要素構造分解)運動のテンプレート
量子乱流, (X)MHD : 波動の取り扱い(不安定周期軌道, 鞍点 etc.)
ダイナモ、不安定性：成⾧段階の最適基底の変化
射影による解釈の理論モデル[力学系ボトムアップ：微視的効果による主要な基底の変化妥当性検証的解釈]での解析• プラズマシミュレータを最大限活用 【大前提!!】N 3 データ➡(N 3 ) 2 配列の固有ベクトル(超大規模計算)(KL/POD)• 第二段階：大規模シミュレーション（大自由度==高レイノルズ数）
データの低自由度力学系への射影による現象論の展開
プラズマシミュレータ＋JHPCN, HPCI既存研究の限界(UPOの探索)を超えた大自由度力学系的なストーリーの構築ができるか？