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職業的ディレッタント

@hide36ous

MD, PhD in Physics / RQC（桑原知剛Gr.） ・Kavli-ITS（松尾衛Gr.）←京大D・慶應M（齊藤圭司Gr.）←初期研修←東大医（鉄門アメフト・廣瀬研・敬天寮）←灘63回（数研・ラグビー） / 非平衡統計 / ゆらぐ流体 / 情報伝播 / 長距離相互作用系 / スピン輸送 / 2児のパパです

 東京 板橋区
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Joined June 2011
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こちらの論文がPhysical Review Lettersから出版されました！！！ journals.aps.org/prl/abstrac…

Energy Diffusion in the Long-Range Interacting Spin Systems

We investigate energy diffusion in long-range interacting spin systems, where the interaction decays algebraically as $V(r)\ensuremath{\propto}{r}^{\ensuremath{-}\ensuremath{\alpha}}$ with the...

journals.aps.org
職業的ディレッタント (@hide36ous) profile picture職業的ディレッタント@hide36ous17 Feb 2025
博士課程の集大成となる論文が出ました！指導教官の齊藤さんとの共著です。 長距離相互作用スピン系のエネルギー拡散について、典型的な複数の系で同じ振る舞いを示すことを、ゆらぐ流体力学と"キュムラントクラスタリング定理"を用いて、理論・数値的に示しました。 arxiv.org/abs/2502.10139 (1/)
Energy diffusion in the long-range interacting spin systems

Energy diffusion in the long-range interacting spin systems

We investigate energy diffusion in long-range interacting spin systems, where the interaction decays algebraically as $V(r) \propto r^{-α}$ with the distance $r$ between the sites. We...

arxiv.org
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MD持ちという特性ともあいまって、特大ホームランしか狙わないという感じになってきたな（近々わりとすごい論文が出ます）
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ChatGPTのおかげで大量の結果が生成されてるけど、検証が全然追いつかない… 今のところは、物理的直感から正しいだろうと思われる内容について方針を調整しながら出力してもらってるけど、もし今後、完全に理解を超えたものを出してきたらもはや判断がつかないな…（がんばって食らいつくしかない）
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Hamilton系でFourier則が成り立つことを証明するには、逆に言えば低次元系などでlong-time tailが出ることを厳密に証明しなければならず、それは多体系のカオスを真正面から扱うことに等しいので、まだまだ難しいのではないかと個人的には思っている
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古典多体系のカオスはあまりに決定論的で、量子系みたく確率性が入る余地がないから、本当に難しいと思う…（量子多体系のカオスも勿論難しい）
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多体系なカオスを厳密に扱うのが難しいからこそ、Random unitary circuitsとかが流行ってるわけで（最近は量子計算のための回路そのものとして、という感じで物理の色合いが減ってきてる気はするけども）
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今回のガチャ運がすごくて、一天井分で（無料含む）すでにマヤノ完凸、吾妻1凸が確定してるから、だいぶ石が節約できて助かる
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1,2,3フィニッシュ！！！ みんなありがとう！！！
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今日は家政大の学園祭に友人も連れて家族で行ったんやけども、パンフレットの学長の顔を指差してパパ？とずっと言っていた… たしかにちょっとだけ雰囲気似てたかもしれないけども…
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上の子がパパが作ったカレーをパクパク食べてくれたので今日はカレー記念日です
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伊藤計劃のハーモニーを読んで、報酬系に基づいた相互作用から立ち現れる自分自身を理解したいという気持ちが強まり、理論神経科学を齧ったものの何も分からず、部活とか恋愛とか結婚を通して自分のことを少し理解した気持ちになって一区切りがついたものの、やっぱりきちんと自分を理解したいんよな
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相互作用を介した個を理解したいという気持ちは、多体系のダイナミクスの普遍性を知りたい、という気持ちに引き継がれているので、何が起きようとも統計物理は一生やってると思う AIに取って代わられずに生き残るのは執念だけなんよ
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僕の研究の究極のゴールは生物（自分）を理解することなんだけども、多体系の物理からなにか本質を切り出すことができるのかはよく分からない
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AIによる産業革命とも言うべき現在の状況で、もっとも重要なのは生成AIの原理を解明することだと思うんだけども（蒸気機関から熱力学が産まれたように）、大量の学習データと報酬系に支えられたある意味で生き物みたいな存在なので、現象論を網羅的に把握するのはかなり難しいと思うんよな…
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やっぱりOpenAIかAnthropicに入って最新のデータにアクセスできないと厳しいのかな（そうなるとオープンな論文は書けなさそう）
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Ohtaniサン！！！！
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とはいえこの結果だけだとPRLクラスに通すには弱いから、もう少し先の展望まで見据えた結果を出したいところ（こっちはこれまでの方針に基づいて展開できるはず）
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Quasi-localityの方は大丈夫そうやけど、Truncation errorの評価が（現行の解析だと）Optimalになりえないという問題が出てきた（それでも先行研究よりは十分タイトになっているんだけども） 今までの作業は割と理論の焼き直しやったから、考えがいがあるのは楽しいんやけども
職業的ディレッタント (@hide36ous) profile picture職業的ディレッタント@hide36ousSep 18
いや、これはもっと深刻な問題かもしれない Quasi-locality fn.そのものに補正が入るから、quasi-localityの理論体系そのものを一つ一つ修正しないといけない気がしてきた
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この指示も割と自明な内容で、これまでは別の方針で細かい指示を出してたからそっちに注意が向かなかっただけで、むしろ細かいマネジメントをしなければ、ChatGPTがもっと早めにこっちの方針に気づいて勝手に解決してた可能性も高いな マイクロマネジメントはもはや不要なのかな…？
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まだ証明の内容はきちんと追えてないけど、方針自体はあまりに自然なので多分正しいとは思っていて、人間側のチェックが完全に律速になっている
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