@techreport{oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00051196,
 month = {Jun},
 note = {本研究は、テンソルネットワーク法を素粒子物理学における諸モデルに適応し、特に「符号問題」のためにこれまで実現不可能だった第一原理計算の実行を目指したものである。具体的な成果としては、低次元系の格子超対称模型や有限密度系、さらには実時間系へ適応できることを実証した。その他にも、計算コスト削減アルゴリズムの開発も行い、将来行われるであろう大規模計算の土台を形成することができた。, A purpose of the study is to perform first principle computations which are not possible due the sign problem. As specific results, we have demonstrated that tensor network method works well in lower dimensional lattice super symmetric model, finite density system and real-time path integral. Furthermore, we have developed an efficient algorithm which will be useful in future large scale simulation., 研究課題/領域番号:17K05411, 研究期間(年度):2017-04-01 - 2021-03-31, 出典：「テンソルネットワーク法による素粒子物理学の諸問題へのアプローチ」研究成果報告書　課題番号17K05411
（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）） 
（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K05411/17K05411seika/）を加工して作成},
 title = {テンソルネットワーク法による素粒子物理学の諸問題へのアプローチ},
 year = {2021}
}