宇宙大規模構造からひも解くCDMパラダイムを超えたダークマター

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2022年度には、ダークマター同士の衝突・散乱過程を分布関数レベルで求める衝突項の数値計算をGPUを用いて高速化するためのコードの開発・実装をNVIDIA社製のGPUを対象にして行った。近年開発された衝突項の計算手法に含まれる高い計算並列性をうまく利用することで、これまでに行われていたGPUによる実装よりも100倍以上の高速化を達成することに成功した。また、NVIDIA社の開発環境で提供されている高速な離散フーリエ変換の計算パッケージ、NVIDIA社製のGPUでサポートされている16ビット浮動小数点演算、更には衝突・散乱過程における力学的な対称性を利用して演算量を減らすことで更なる高速化を達成することが出来た。これによって、これまで実現できていなかったダークマター同士の衝突・散乱過程を考慮したダークマターハローや宇宙大規模構造形成の数値シミュレーションを、従来のN体シミュレーションではなくショットノイズの無い分布関数レベルで行うBoltzmannシミュレーションの手法を用いて実施するための目途をつけることが出来た。また、warm dark matter モデルを仮定したダークマターハローと宇宙大規模構造形成のVlasovシミュレーションに関しては、warm dark matter の質量や空間分解能を変えた複数のモデルをスーパーコンピュータ富岳を用いたプロダクションランを順調に実施中である。