二電子反発積分の高速な見積りは、あらゆる第一原理量子化学計算において重要かつ必須の研究テーマとなっている。二電子反発積分の計算コストは形式的にO(N4) (N: 基底関数の数)で増加するため、大規模分子系においては計算が困難とされてきた。この問題に取り組むために、様々な高速化の計算手法が開発されてきたが、その中でもpseudospectral(PS)法は、高速かつ効率的に二電子積分を見積る有力な手法となっている。PS法では1つの解析積分が、離散化されたグリッド点から成る数値積分の和によって置き換えられる。これによって、計算コストは形式的にO(N4) からO(MN2) (M: グリッド点の数)に減少させることができる。本研究では、量子化学計算コードNTChemへ実装されたPS法を用いて、二電子反発積分計算のMPI/OpenMP並列によるパフォーマンスと計算精度を調べた。 8,000基底以上の大規模系において、使用したCPUコア数に対する良好なスケーリングが示され、解析的手法よりも高速な二電子反発積分の見積りが可能であることが分かった。

Vegetation models simulate functions of plants such as carbon and water exchanges between the atmosphere and land surface, and play an essential role in climate simulations. However, the vegetation models have large uncertainties. For example, it is very difficult to simulate accurately the dates when the leaves grow and fall. Data assimilation combines the simulation with actual observations, and can reduce those uncertainties.
We developed a data assimilation system with a vegetation model known as the SEIB-DGVM (Spatially Explicit Individual Base Dynamic Global Vegetation Model). As the first step, an experiment was performed at a single location in Eastern Siberia by assimilating satellite-observed leaf area data. The results showed that the growth and decay of the leaves, carbon cycles and the parameters of the tree and grass were successfully estimated. As the second step, the experiment was expanded to multiple locations in Eastern Siberia. The results were promising.

Unstructured finite-element methods are widely used in earthquake simulations for accurate modeling of complex three-dimensional geometry and nonlinear material properties. However, its applicability to large-scale problems is often limited by the difficulty of generating high quality mesh and large analysis cost. To overcome these difficulties, we have been developing robust mesh generators and fast analysis methods in an integrated approach. In this talk, I will show Tera Degrees-of-Freedom scale unstructured finite-element earthquake simulations enabled by using the developed method on the full K computer.

大気運動にはさまざまな時空間スケールの現象が存在し、それらは互いに影響を及ぼし合っている。スケールが小さな乱流は、それ自身は大気現象としてあまり注目されることは多くないが、より大きな大気現象にとって重要な役割をはたしている。しかしながら、スケールが小さいことから、多くの大気シミュレーションにおいて、乱流を直接解像することは容易ではない。これまでは乱流の寄与を経験的にパラメタライズすることにより、その効果を取り入れてきた。計算機の発展により、物理法則に基づく乱流の効果を取り入れたシミュレーションを行うことが可能になってきた。本講演では、大気運動のおける乱流の重要性や、大気シミュレーションにおける乱流の扱いについての研究成果を紹介する。

X-ray free electron laser (XFEL) scattering experiments has been described as the future of structural biology. The technique has several advantages, including its ability to probe a single particle sample without the need for crystallisation, and to produce diffraction data before the sample is destroyed by radiation. However, resolving structures from XFEL diffraction patterns can be challenging due to the phase problem. Considering the novelty of the technique, there is also limited data available to provide initial models that fit new diffraction patterns. Therefore, we consider a strategy to provide efficient interpretation of XFEL data by searching them against a database of hypothetical biological shapes to obtain an initial structural model. To build a database of biological shapes, we assemble various three-dimensional (3D) structures in existing structure databanks, such as the Electron Microscopy Data Bank (EMDB). We can then reduce the assembled dataset to a minimal yet distinct set of hypothetical biological shapes. In the first part of this assembly, we present the analysis of single particle cryo-electron microscopy (cryo-EM) structures. Here, we analyse the variation in the shapes that exists within the 3D cryo-EM maps, and within their simulated two-dimensional (2D) projection images. This analysis provides us with the extent to which 2D images of two distinct 3D shapes can be similar, giving us an idea of the expected degeneracy when we compare experimental data to a hypothetical biological shape. In general, we expect that with a sufficient number of 3D shapes will allow us to provide candidate models for new XFEL data effectively.

天気予報モデルはカオス力学系であり、初期値に非常に敏感である。そのため、初期値の精度を上げることは天気予報の精度向上に直結する。データ同化は、観測データをシミュレーションに融合させる手法であり、特に大規模シミュレーションでは気象学分野で発展し、天気予報の精度向上に大きく寄与してきた。本研究で用いるアンサンブルカルマンフィルタは先進的なデータ同化手法であるが、通常はサンプル数100個程度からなるアンサンブル予報で予報誤差共分散を見積もるため、アンサンブル数が少ないことによるサンプリング誤差が生じる。そこで一般的には、観測影響範囲を限定する局所化と呼ばれる手法を用いて対処している。本研究では、「京」を用いサンプル数10240個の巨大アンサンブル実験を行うことで局所化をなくすことに成功し、サンプリング誤差の影響が少ない予報誤差共分散行列の推定に世界で初めて成功した。巨大アンサンブルデータ同化を実行するには計算機の性能を十分に生かす必要がある上、扱うファイル数も膨大となる。これらの計算上のチャレンジについても紹介する。

古典分子動力学法を用いた原子レベルでのタンパク質の研究において、構造探索は非常に重要な問題である。単純に安定な構造を探る時はもちろん、薬剤のようなリガンドとタンパク質の結合に伴う構造変化や自由エネルギー解析等、様々な状況で構造探索は重要な問題と関連する。そのため、レプリカ交換法をはじめ様々な方法が開発、利用され、その効率化が図られ続けている。そして近年、レ プリカ交換法の一種であり、計算量を抑えつつも、効率的に構造探索を行えるREST法（Replica Exchange with Solute Tempering法）が開発された。このREST法は強力な方法ではあるものの、安定な構造に一旦捕らわれると中々脱出できないという問題もまた持っている。そこで、このREST法を修正し、より柔軟で効率的な形にすることを試みた。本研究ではその新しい方法を人工タンパク質である TRPcage（TC5b）のフォールディングと構造探索に適用し、従来のREST法との比較を行った。その結果、新しい方法では必要な計算量を抑え、REST法で見られたトラッピングの問題を解消できることがわかった。

The number of known planets outside our Solar system has in recent years grown from a handful to a few thousand. Some of these systems have quite exotic planets; such as the recently imaged HD131399 system, which contains three stars and a large planet; and the "Super Saturn"-like ring planet J1407b. In many other systems, the planets are now at locations where they could not have formed, requiring some type of migration to have taken place.
Since most stars form in clustered fashion, the stellar density in their birth environment is relatively high. This makes stellar encounters that could be responsible for such migration possible. In order to get a good estimate of how frequent such encounters really are, accurate modelling of young stellar regions is required. To this end, we create models of observed stellar regions using data from the MYStIX (Massive Young Stellar regions in Infra-red and X-ray) survey and simulate them with AMUSE, the Astrophysical Multipurpose Software Environment. These simulations include gravity, gas dynamics, stellar evolution and binary/multiple stellar systems.
In my talk, I will discuss these models, as well as several other aspects of my ongoing work to simulate these regions, the encounters therein and the possible resulting planetary systems.

Fluid mechanics is the study of fluid flow. It deals with the mathematical modeling of fluid motion to understand the behavior of flow in different scenarios. The motion of a fluid is modeled by the Navier-Stokes (NS) equations. The numerical approach to solving the equations governing fluid flow is known as Computation Fluid Dynamics (CFD). As NS equations model the flow of a fluid isolated from other medium (such as a solid), typically CFD has been used to solve problems involving simple geometry (modeled as boundary conditions) and idealized flow conditions. A realistic scenario of fluid flow almost always involves flow of a fluid around complex geometries, be it man-made (such as a vehicle, urban environment, etc) or natural (such as birds, fishes, etc). One of the techniques of numerically modeling interaction between fluid and solid/structure with complex geometries is the immersed boundary method.
Immersed boundary method can enable numerical simulation of complex systems in engineering and biology to enhance our understanding of these systems.
The challenges, advantages and limitations of immersed boundary methods in the context of HPC will be presented. And, applications of immersed boundary method in engineering and biology will be discussed.

X線自由電子レーザー（XFEL）による単粒子立体構造解析は、結晶化が難しい生体分子や生体組織を自然に近い状態で観察できる新しい構造生物学的手法である。XFEL単粒子立体構造解析では、試料分子に対して様々な方位からのX線照射により得られる多数の二次元回折像から、波数空間での試料分子の三次元構造（構造因子）を構築する。三次元構造の再構築には試料分子に対するX線入射角を知る必要があるが、単粒子実験においては、X線入射方向に対する試料分子の方向を制御することが極めて困難であるため、入射角は計算機を用いた反復計算により推定される。我々は、極低温透過型電子顕微鏡による単粒子立体構造解析の画像処理ソフトウェアとして広く用いられているXmippを基に、XFEL実験により得られる回折画像を扱うことができるプログラムの開発を行っている。本講演では、我々が開発したプログラムを用いて、X線トモグラフィ法により得られたTa2O5の回折画像からX線入射角度を推定した結果について紹介する。