전산과 이론물리학의 학제간 융복합

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전산과 이론물리학의 학제간 융복합
제안자 배정명
자문교원 조희승, 강준구
연도 2020
타입 B형 과제
코스 프란시스 크릭
매칭여부 Yes
참여학생수 4
소개동영상

제안 배경

1) 앞으로 4차 혁명 시대가 다가오면서, 개인의 컴퓨터의 활용 능력과 배경 지식이 되는 수학이 많은 분야에서 필수로 요구되기 시작하였다. 하지만 대학에서 수업을 통해 얻는 지식으로는 필요성을 느끼는 것과 응용 능력을 키우는 것에 어려움이 있다. 이에 본 연구 그룹은 각 분야에 컴퓨팅 테크닉과 수학을 적용시켜 각 분야의 최신 연구 주제를 탐구 하려한다.

과제 목표

1) DGIST에서는 접하기 힘든 여러 분야 (암호학, High energy physics, DFT 물질 특성 등)에서 연구 주제를 파악하고 전산 테크닉과 수학적 지식들을 이용하여 연구하도록 한다.

2) 현재 4차 산업 혁명을 이끌 만한 여러 컴퓨팅 테크닉들(머신 러닝, 병렬 컴퓨팅, 빅데이터 처리, 블록체인 등)이 있다. 본 연구 그룹은 이에 대한 기본적인 스터디를 진행한 후 각 분야에 적용하는 것을 목표로 한다.

과제 내용

1) High Energy Physics 분야의 경우 상당히 많은 계산을 컴퓨터에 의존할 수밖에 없고 그것의 신뢰성을 검증하기 위해 최신의 수학적 지식들을 반드시 필요로 한다. 고에너지 물리 분야에서는, 여러 가능한 시나리오를 고려하며 초기 우주의 작은 규모를 생각 했을 때, power spectrum은 어떻게 변하겠는가를 병렬 컴퓨팅 기법으로 계산해 보려 한다. 이 외에도 공간 속에 갇힌 중력파와 블랙홀 정보 손실 문제 등에 관해 여러 미분 방정식 계산해보고 또는 행렬 최적화를 컴퓨터와 여러 수학적 지식으로 연구해보며 최신의 우주론을 탐구한다.

2) 기본적인 Density Functional Theory(DFT)의 기법을 파악하고 연구한다. 이를 통해 여러 다 전자 원자들로 이루어진 물질의 특성을 파악할 수도 있고, 여러 물리적 효과를 고려하여 DFT 자체의 정확도를 높이는 여러 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 이러한 연구를 통해 머신 러닝과 더불어 최신의 컴퓨팅 기법들이 필수적으로 요구된다. 앞으로 4차산업혁명을 이끌 컴퓨팅 기법으로 기존의 물질 특성 예측을 넘어서 4차산업혁명을 주도할 차세대 물질들을 디자인하고 분석하는 것을 목표로 한다.

참고자료

1) Hong, S. E., Lee, H. J., Lee, Y. J., Stewart, E. D., & Zoe, H. (2015). Effects of thermal inflation on small scale density perturbations. Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, 2015(06), 002.

2) Wheeler, J. A. (1955). Geons. Physical Review, 97(2), 511.

3) J. Bae, S. Kang, D. Yeom, and H. Zoe (2019). Demonstration of the Hayden-Preskill protocol via mutual information, arxiv.org/abs/1907.13290

4) Buterin, V. (2013). Ethereum White Paper: A next-generation smart contract and decentralized application platform. Retrieved from https://github.com/ethereum/wiki/wiki/White-Paper 5) Feige, Uriel & Fiat, Amos & Shamir, Adi. (1988). Zero-knowledge proofs of identity. Journal of Cryptology.

6) van Lint, J. H. (1990). Algebraic geometric codes. In D. Ray-Chaudhuri (Ed.), Coding Theory and DesignTheory, part I (pp. 137-162). (The IMA volumes in mathematics and its applications; Vol. 20). Berlin: Springer.

7) Wang, L. W. (2014). Divide-and-conquer quantum mechanical material simulations with exascale supercomputers. National Science Review, 1(4), 604-617.

희망학생

배정명, 심태보, 김동건, 하현욱