Spin Glass Systems as a Lossy Compression

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本研究では、スピングラスと呼ばれる磁性体の平衡状態が、情報の圧縮過程を定義する方程式系の解として記述できる事実に注目している。そして、このような過程が破ることができない情報理論の普遍的法則に基づいた議論を展開し、数値的に再現するのが難しいスピングラスの協同現象を数式を用いて評価するための解析技術を完成させることを目的にしている。補助事業の2年目となる2022年度は、2020年に米国物理学会（APS）の学術誌より出版した論文の内容とその後の進展に関連した成果報告を、日本物理学会2022年秋季大会（東京工業大学）と第25回情報論的学習理論ワークショップ（つくば国際会議場）で実施することができた。特に情報論的学習理論ワークショップでは、論文で提示した数式に含まれるパラメータの妥当性や熱力学的平衡状態を再現できているかの確認など、正式な出版物としてはまだ発表していない事項等について議論することができた。また、本研究課題のアプローチはいわゆる学習物理学のアプローチと近いものがあり、このような視点から論文で用いる用語法の整理などもしていきたい。今後の研究の展開としては、この論文で用いた通信路モデルを拡張してスピングラスの分析を進めることも、新しい課題として検討している。このような拡張でスピングラスの物性解析としての性能が向上するかどうかは不明だが、情報理論との理論的な整合性を検証するという意味では議論の有効性が期待できる。